顾冲 张骏

摘 要：针对知乎存在的用户获取答案周期长、答案质量参差不齐、用户体验差等问题，根据用户提问和回答标签构建用户兴趣模型，将用户兴趣与基于用户的协同过滤算法结合起来，提出基于用户兴趣的用户协同服务推送方法，并将该方法应用到知乎中进行验证，结果证明该方法可以有效地用于知乎用户个性化服务推送，为知乎提高自身信息服务水平提供了一定的指导意义。

关键词：社会化标签；用户兴趣；协同过滤；服务推送

中图分类号：F49 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.17.024

1 引言

随着互联网信息技术和社交媒体的迅猛发展，海量信息被提供给人们，在给人们的工作、生活、学习等带来便利的同时，也使得人们对于分享和准确获取信息与知识的需求更为迫切。知乎作为目前国内最热门的社会化问答网站之一，融合了问答与社交，形成了用户对信息的互动交流模式，一定程度上较好地满足了用户分享或获取信息的需求。虽然经过多年的发展，知乎已经积累了大量高质量问答和参与度高的用户群体，但是仍然存在用户体验差、答案质量参差不齐、用户获取答案周期长等问题。基于用户兴趣进行服务推送时，可以将问题推送给具有相似兴趣的用户以缩短用户提问和回答的时间，提升用户体验感。因此，基于用户兴趣对知乎进行服务推送的研究具有重要意义。

目前常用的服务推送技术中，主要分为三种：协同过滤推送、基于内容的推送和基于社会化标签的推送。……