Fråga svar samhällen som Naver och Yahoo! Svaren har visat sig vara populära, och ofta effektiva, sätt att söka information på webben. Genom att ställa frågor till andra deltagare kan de som söker information få specifika svar på sina frågor. Användare av populära portaler som Yahoo! Svaren har redan lämnat in miljontals frågor och fått hundratals miljoner svar från andra deltagare. Men det kan också ta timmar - och någon gång dagar - tills ett tillfredsställande svar publiceras. I detta dokument introducerar vi problemet med att förutsäga informationssökandes tillfredsställelse i samverkande frågegrupper, där vi försöker förutsäga om en frågeställare kommer att vara nöjd med svaren från deltagarna i samhället. Vi presenterar en allmän förutsägelsemodell och utvecklar en mängd olika innehåll, struktur och samhällsfokuserade funktioner för denna uppgift. Våra experimentella resultat, som erhållits från en storskalig utvärdering över tusentals verkliga frågor och användarbetyg, visar genomförbarheten av att modellera och förutsäga beställnöjdhet. Vi kompletterar våra resultat med en grundlig undersökning av interaktioner och informationssökande mönster i fråga svarande samhällen som korrelerar med informationssökande tillfredsställelse. Våra modeller och förutsägelser kan vara användbara för en mängd olika tillämpningar såsom användare intention inference, svar ranking, gränssnitt design, och frågeförslag och routing.
Liu m.fl. REF presenterade en allmän förutsägelsemodell med en mängd olika innehåll, struktur och samhällsfokuserade funktioner för att förutsäga om en frågeställare kommer att vara nöjd med de svar som lämnats in av deltagarna i gemenskapen.
Predicting information seeker satisfaction in community question answering
{'venue': "SIGIR '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}