Fråga svar samhällen som Yahoo! Svaren har framträtt som ett populärt alternativ till allmän webbsökning. Genom att direkt interagera med andra deltagare kan informationssökande få specifika svar på sina frågor. Användarnas framgång när det gäller att få tillfredsställande svar varierar dock mycket. Vi tror att tillfredsställelsen med de bidragande svaren till stor del beror på den frågades tidigare erfarenhet, förväntningar och personliga preferenser. Därför börjar vi utveckla personliga modeller av beställnöjdhet för att förutsäga om en viss frågeställare kommer att vara nöjd med de svar som deltagarna i samhället bidrar med. Vi formaliserar detta problem, och utforska en mängd olika innehåll, struktur, och interaktion funktioner för denna uppgift med hjälp av standard maskininlärning tekniker. Vår experimentella utvärdering över tusentals verkliga frågor visar att det verkligen är bra att personifiera tillfredsställelse förutsägelser när tillräcklig tidigare användarhistorik finns, avsevärt förbättra noggrannheten över en "one-size-fits-all" förutsägelsemodell.
En samling andra relaterade arbeten REF har utvecklat personliga modeller av tillfredsställelse för att förutsäga om en viss frågestartare kommer att vara nöjd med de svar som ges av andra.
You%ve Got Answers: Towards Personalized Models for Predicting Success in Community Question Answering
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}