2024-03-29T06:33:53Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000717282020-10-27T05:03:12Z00934:01022:06082:06239
QAコミュニティにおける複数情報源を用いた効果的な質問推薦Effective Question Recommendation Using Multiple Features for Question Answering Communitiesjpn研究論文http://id.nii.ac.jp/1001/00071728/Articlehttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=71728&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所甲谷, 優岩田, 具治塩原, 寿子藤村, 考QAコミュニティの回答者の知識,興味を推定し,質問を推薦する手法を提案する.効果的な質問推薦ができれば回答が増え,その結果QAコミュニティ全体の活性化が期待できる.ただし,効果的な質問推薦であるためには,(1)カテゴリよりも適切な質問を提示でき,(2)回答がついていない質問であっても推薦でき,(3)回答したことのないユーザにも推薦できる必要がある.効果的な質問推薦を実現するため,複数の情報源からユーザの知識と興味を推定し,それらをロジスティック回帰モデルによって統合する.本稿ではQAコミュニティの実ログデータを使って,提案手法により効果的な質問推薦が実現できることを示す.We propose a new method of recommending questions to answerers so as to suit the answerers' knowledge and interests in User-Interactive Question Answering (QA) communities. A question recommender can help activation of a QA community. An effective question recommender should satisfy the following three requirements: First, its accuracy should be higher than the existing category-based approach. Second, it should be able to recommend unanswered questions. Third, it should be able to support even those people who have never answered a question previously. To achieve an effective question recommender, we use combining QA users' knowledge and interests by a logistic regression model. Experiments on real log datasets of famous QA communities, show that our recommender satisfies the three requirements.AA11464847情報処理学会論文誌データベース(TOD)3434472010-12-211882-77992010-12-17