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在 Stack Overflow、 Quora等社區問答網站中，日益增長的用戶數使新問題數量急劇增加，傳統的專家發現方法通常根據歷史回答記錄建立用戶文檔，再從中提取用戶文本特征，難以及時尋找到合適的專家進行回答。針對該問題，提出一種社區問答中基于用戶-標簽異構網絡的專家發現方法。根據用戶歷史回答記錄和問題的附帶標簽構建用戶-標簽網絡，以此得到用戶的向量表示。在此基礎上，使用全連接神經網絡提取用戶特征和問題文本特征，通過比較兩者的余弦相似度得到候選專家列表。基于 Stack Exchange的真實世界數據集進行測試，實驗結果表明，與LDASTM、 Rankingsvm和QR-DSSM方法相比，該方法的MRR指標值較高，能夠準確尋找到可提供正確答案的專家。
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