融合多头自注意力的问答社区专家推荐算法

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摘要：专家推荐是在线问答社区的研究热点之一，但现有的算法大多关注用户的静态兴趣和问题信息的匹配，忽视了对用户的动态兴趣表征信息的有效捕捉，从而导致推荐的准确度不足。针对上述问题，提出了融合多头自注意力的问答社区专家推荐算法。首先，构造由卷积神经网络和注意力机制组成的问题编码器，来处理目标问题和用户历史回答问题，提取对应的问题表征；其次，将用户历史回答问题序列当做时间序列，利用多头自注意力机制学习序列中所蕴涵的动态兴趣表征，结合用户的静态兴趣表征，获取用户的综合兴趣表征；最后，将目标问题表征和用户综合表征进行相似性计算产生推荐结果。（剩余13122字）