Abstrakt. Webbplatser för gemenskapsfrågor (CQA) blir allt viktigare informationskälla där användare kan dela med sig av kunskap om olika ämnen. Även om dessa plattformar ger nya möjligheter för användare att söka hjälp eller tillhandahålla lösningar, utgör de också många utmaningar med den ständigt växande storleken på samhället. Det stora antalet frågor som läggs upp varje dag motiverar problemet med att flytta frågor till lämpliga användare som kan svara på dem. I detta dokument föreslår vi en strategi för att förutsäga den bästa svarspersonen för en ny fråga på CQA webbplats. Vår strategi tar hänsyn till både användarintresse och användarexpertis som är relevant för frågorna i den givna frågan. En användares intresse för olika ämnen lärs genom att tillämpa ämnesmodellering på tidigare frågor som besvarats av användaren, medan användarens expertis lärs genom att utnyttja den samarbetsbaserade röstningsmekanismen på CQA-webbplatser. Vi har tillämpat vår modell på ett dataset som extraherats från StackOverflow, en av de största CQA-platserna. Resultaten visar att vårt tillvägagångssätt överträffar det TF-IDF-baserade tillvägagångssättet.
I REF har man utforskat den bästa svarsförutsägelsen för en ny fråga på CQA-webbplatsen med beaktande av både användarens aktuella intresse och expertis som är relevant för frågornas ämnen.
Predicting Best Answerers for New Questions: An Approach Leveraging Topic Modeling and Collaborative Voting
{'venue': 'SocInfo Workshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}