| 基于特征扰动的半监督专家发现方法 |
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| 引用本文： | 陈卓,张樊星 ?,杜军威,袁玺明. 基于特征扰动的半监督专家发现方法[J]. 湖南大学学报(自然科学版), 2022, 49(10): 85-91 |
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| 作者姓名： | 陈卓 张樊星 ? 杜军威 袁玺明 |
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| 作者单位： | （青岛科技大学 信息科学技术学院，山东 青岛 266061） |
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| 摘 要： | ![]()
专家可为社区问答提供权威的答复，高效精准的专家发现有助于提升问答社区的服务质量.现有社区用户数据中存在噪声标签数据，且由于专家数量较少造成分类数据不平衡，从而降低了监督学习模型的专家发现精度.针对上述问题，本文提出一种基于特征扰动的半监督专家发现方法.该方法构建了一种无标签数据特征扰动策略，利用Sharpening算法实现无标签数据的伪标签化；基于ADASYN算法，通过构建专家用户邻近样本的方式扩充专家样本数据量，缓解分类数据的不平衡；构建联合损失函数，利用有标签和伪标签数据共同训练分类器，增强模型的泛化性能.实验结果表明，该方法在多个评价指标上优于已有模型和方法.
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| 关 键 词： | 专家发现；社区问答；半监督学习；特征扰动 |
Semi-supervised Expert Discovery Method Based on Feature Perturbation |
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| CHEN Zhuo,ZHANG Fanxing?,DU Junwei,YUAN Ximing. Semi-supervised Expert Discovery Method Based on Feature Perturbation[J]. Journal of Hunan University(Naturnal Science), 2022, 49(10): 85-91 |
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| Authors: | CHEN Zhuo ZHANG Fanxing? DU Junwei YUAN Ximing |
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| Abstract: | ![]()
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