AskMe
简介:
针对现有社区问答中用户行为不均衡的现象,且存在大量的问题无人回答的问题,AskMe探索稀疏、不均衡多行为情况下的用户多行为预测模型的构建方法。AskMe算法利用multi-view、Bi-LSTM、Attention等技术,实现用户的不平衡多行为以及群体用户的相似行为的有效融合,指导目目标稀少行为的高效检测。
主要功能:
AskMe算法基于Python3.6+环境下的numpy、tensorflow、sklearn、pickle等依赖库开发。算法输入为用户的关注、点赞、回答行为序列,输出为判断用户在给定的问题时是否回答。该算法支持在Zhihu、Taobao、beibei等多行为数据集上进行问题推荐。
模型框架示意图:
算法名称 |
基于知识迁移的群智能体协作高效学习方法 (AskMe: Joint Individual-level and Community-level |
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算法接口 | python train_AskMe.py |
输入 | 用户的关注、点赞、回答行为序列 |
输出 | 判断用户在给定的问题时是否回答 |
支持数据集 | Zhihu(Taobao、beibei等多行为数据集) |
依赖库 | Python 3.6、numpy、tensorflow、sklearn、pickle |
参考资源 | Zeyu等、Atrank |