摘要:【目的】針對大眾性問答社區答案質量參差不齊的現狀,對答案質量排序方法進行探討。【方法】依據信息接受模型,從感知價值角度構建答案質量排序初始指標體系;采用K-Medoids聚類算法對初始指標進行離散化,同時利用粗糙集理論對初始指標進行約簡并賦予權值,進而修正指標體系;運用加權灰色關聯分析計算答案的加權灰色關聯度,以產生排序結果。【結果】針對"知乎"6類話題下6個問題的2 297條相關數據進行實驗分析,排序靠前的答案通常采用圖文結合的表達方式、答案所含信息量高,且回答者社區參與度較高,從而答案的質量較高。【局限】數據規模需要擴大,對排序方法的評價還可以優化。【結論】73名"知乎"用戶對原始排序與本研究排序進行滿意度評價,結果表明本文方法具有優越性。
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