Det har dykt upp tjänster för gemenskapsfrågor (CQA) som gör det möjligt för informationssökande att ställa sina informationsbehov, som är frågor och få svar från sina medanvändare, och som också deltar i utvärderingen av frågorna eller svaren i en rad olika ämnen. Inom denna gemenskap kunde informationssökande interagera och få information från ett brett spektrum av användare, bilda ett heterogent socialt nätverk och interaktion mellan användare. En fråga kan få flera svar från flera användare och frågeställaren eller andra användare kan välja det bästa svaret. Frihet och bekvämlighet i deltagandet, ledde till mångfalden av informationen. I detta dokument presenterar vi en allmän modell för att förutsäga informationens kvalitet i en CQA genom att använda icke textrelaterade funktioner. Vi visar och testar vår kvalitetsmätning till en samling av frågor och svar par. I framtiden kan våra modeller och förutsägelser vara användbara för prediktorkvalitetsinformation som ett rekommendationssystem för att slutföra ett samverkande lärande.
Arai och Handayani REF presenterar en allmän modell för att förutsäga kvaliteten på information från Yahoo! Svar med hjälp av svarsfunktioner (AF) som mått (dvs. icke-textuell information).
Predicting Quality of Answer in Collaborative Q/A Community
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}