史可玉 罗洋

摘  要： 作为由多个问答社区组成的问答网站，StackExchange上拥有诸多用户的问答数据。想要实现知识的有效传播，还要加强专业回答的挖掘。基于此，本文对数据挖掘技术及其在社区网络平台中的应用方法进行了探讨，然后结合StackExchange特点提出了相应的数据挖掘算法，为网站个性化问答推荐服务生成提供支持，促使用户知识获取需求得到满足。

关键词： StackExchange问答网站;社区网络平台;数据挖掘

中图分类号： TP3    文献标识码： A    DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.06.048

本文著录格式：史可玉，罗洋. 关于StackExchange问答社区网络数据挖掘的分析[J]. 软件，2020，41（06）：233236

【Abstract】： As Q & A website composed of multiple Q & A communities， StackExchange has Q & A data of many users. To achieve effective dissemination of knowledge， it is necessary to strengthen mining of professional answers. Based on this， the paper discusses data mining technology and application method in community network platform， and puts forward corresponding data mining algorithm combined with characteristics of StackExchange， which provides support for generation of personalized Q & A recommendation service on website， and meets  knowledge acquisition requirement of users.

【Key words】： StackExchange Q & A website; Community network platform; Data mining

0  引言

在信息大爆炸时代，知识出现了多元化交融的趋势。面对人们日渐增加的知识和信息获取需求，社区网络平台得到了迅速发展，为人们获取知识提供途径。对于网站用户来讲，希望在第一时间通过访问平台满足自身求知欲。因此在网站经营方面，还应同够数据挖掘实现精准营销，以推动平台的可持续发展。

1  数据挖掘技术

数据挖掘技术实际为利用算法从大量数据中完成有用信息提取的过程，需要先获取数据源，然后进行预处理和数据变换，将提取到的有用信息转换为知识，向用户可视化展现。针对数据推向，应确定特征信息。在合适数据库中完成数据存储，能够保证数据综合性、完整性，然后根据经验确定分析指标。对数据进行清洗、归约等处理，去除无效和冗余数据，完成噪声点处理，保证数据一致性，从而使数据质量得到提高[1]。对得到的数据进行归约，能够得到形式更小的数据集，保证数据挖掘效率。……