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* * * * * * * * * * 社会化标注 基于用户特征的协同过滤算法 4.算法描述 将上述基于用户特征所建立的用户兴趣度权威度和属性偏好度引入传统单纯依赖用户评分的协同过滤算法中，得到新的算法，具体描述如下: (10) 社会化标注 基于用户特征的协同过滤算法 4.算法描述 (11) (12) 社会化问答 QW算法 简介 QW(Question Waves)是应用于社会化问答系统的一种算法模型。该算法利用本地和网络信息对社会网络中的节点进行评价，从而在传递问题时，拥有更高评价等级的节点具有优先接收权，通过采纳更为可靠的节点的回答，可以获得更快、更可信的答案。该算法使用可以获取的信息作为支撑，给节点、答案等实行等级评价。使用QW算法的一个特点是最先得到的答案往往是与所提的问题最相关、最可信的。 社会化问答 QW算法 相关算法回顾 Social Query Model (SQM) 查询路由概念：查询路由基于两种算法—单播算法和组播算法。在单播查询路由算法中，一个问题只传送给一个节点或者用户；在组播查询路由中，一个问题会传送给多个路由和用户。 “小世界”问题：将一群人分为两组RPTP If RP knows about TP, then sends the letter to him/her Else sends it to a man/woman who is familiar with the TP 296个人参与实验，73%的人遵循游戏规则，每一次信件被送出，都有一定几率丢失 但最终依旧有64个信件被正确送达 虽然提问的问题有很大的几率丢失，或者说提问者有很大的几率得不到答案，但是单播查询路由算法应用于社会化问答系统仍然是可行的 社会化问答 QW算法 相关算法回顾 特点：该算法中回答问题的专家的分布是按照节点的度来分布的； 问题的回答率正比与节点的专家数，反比于问题传送的节点数； 社会化问答 QW算法 相关算法回顾 SemAnt：有于单播查询算法的不足，提出的结合了组播方式的查询算法。该算法应用于P2P网络。当一个Ant得到问题时，如果能回答，则产生一个返回Ant沿问题传递的路径原路返回；如果不能回答，则选择下一接收节点。 在选择接收节点时有两种方案，挖掘方案和探索方案。 挖掘方案—一条路径(基于单播查询路由)； 探索方案—寻找新路径，产生新的Ant(基于组播查询路由)。 组播查询的主要观点： 基于breadth first search(BFS)算法; 一个节点只向它的邻居节点传送问题； 一个节点得到问题后，可以回答、传递该问题； 当答案产生时，答案按问题的原路径返回 产生大量的问题、效率低、使用该算法的问答系统可扩展性差 社会化问答 QW算法 相关算法回顾 解决方案：time to live(TTL)技术，该方案给每个问题在提出时给定一个“跳跃数” num，问题每传递一次，num-1，当num=0时，不论是否找到答案，该问题不再被传递。 Sixearch：基于TTL和BFS的P2P算法，该算法在每一个节点存储有关其邻居节点所擅长的领域的信息，从而优化其节点选择方案。这些信息最初是通过提问从其邻居处获得的，随后，这些信息在使用中通过与邻居的交互不断得到更新。 Asknext：加入了“终止消息”，即当一个问题得到了答案的时候，产生一个终止消息，从而在其他路径上传播的相同问题全部停止传递。 社会化问答 QW算法 相关算法回顾 单播查询算法： 成本低，系统扩展性好； 获得正确答案的概率比较低 组播查询算法： 易得到答案，且得到的答案关联性较强，正确率较高； 耗费资源大，效率低，系统可扩展性差额 QW(Question Waves) 社会化问答 QW算法 QW算法流程： 提出问题 交给Agent 等待 回答了 没回答 结束 交给最适合的候选人 交给下一个最适合的候选人 等待时长大于定值 交给多名候选人 是 否 单播 组播 社会化问答 QW算法 QW算法新角色：Agent Agent作为用户节点的代理，存储有用户节点的信息(如擅长的领域等)，Agent从用户处得到提出的问题，选择回答问题或是将问题传给其邻居节点集合(Subset) 的Agent，产生的答案按照问题的传递路径原路返回。 Agent在QW中主要扮演一下三种角色: Questioner:提出问题； Answerer：回答问题； Mediator：传递一个问题或者是问题的答案。 社会化问答 QW算法 QW算法新角色：Agent 简化后的函数如下： 社会化问答 QW算法 假设存在的缺陷： 现实中的社会化网络结构并非是一个树状的拓扑结构，因此每次访问的节点不能保证之前都没有访问过，且度越大的节点其子节点被访问过的概率越大； 社会化网络结构是随