1、近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，社區(qū)問答系統(tǒng)引起了研究者們的極大關(guān)注，成為了自然語言處理和信息檢索領(lǐng)域的一個重要分支和研究熱點。社區(qū)問答系統(tǒng)為了幫助用戶盡快獲得答案，提供了問題檢索，問題推薦的機制，但現(xiàn)有的解決方案大多基于自然語言模型，更多地從文本方面進行檢索、推薦，沒有充分利用社區(qū)問答系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特征和交互信息;同時缺乏用戶的針對性，沒有考慮用戶的語言習(xí)慣、興趣偏好等。另外系統(tǒng)對于最佳答案選擇只依靠提問者或其他投票者，處理時

2、間較長，亟需建立最佳答案即時選擇機制。因此，如何為用戶提供更有針對性的問題檢索、問題推薦服務(wù)，以及如何實現(xiàn)最佳答案的即時選擇三個關(guān)鍵問題的解決具有重要的應(yīng)用價值?；谏鲜鰞?nèi)容，論文的創(chuàng)新點包括:
　　1.提出一種基于目錄信息和依存語法樹的相似問題檢索方案。該方案既充分利用了社區(qū)問答系統(tǒng)本身具有的結(jié)構(gòu)特征，又借助了自然語言的文本分析技術(shù)，根據(jù)每個用戶的歷史提問記錄實現(xiàn)問題檢索。實驗表明:用戶的歷史提問記錄和目錄信息能極大的縮小相似問

3、題搜索空間，在預(yù)判目錄下采用依存語法樹提取關(guān)鍵詞而后進行檢索，具有更高的準(zhǔn)確率。
　　2.提出一種個性化問題推薦方案。該方案深入分析以Yahoo! Answers為代表的社區(qū)問答系統(tǒng)，挖掘社區(qū)問答系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特征，采用機器學(xué)習(xí)分類技術(shù)，結(jié)合每個用戶的歷史回答記錄，實現(xiàn)個性化問題推薦。實驗表明:影響用戶推薦效果的特征呈現(xiàn)明顯的個性化特點，基于機器學(xué)習(xí)分類技術(shù)的問題推薦方法具有較高的正確率、召回率，并且其性能隨著用戶歷史回答記錄規(guī)模的增