【摘 要】
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随着以Facebook、Twitter、Youtube等为代表的社交网络、社会化媒体的迅速发展，社会化已成为目前互联网行业的一个热门话题。问答式社会化搜索系统就是将问答、搜索和社会化因
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随着以Facebook、Twitter、Youtube等为代表的社交网络、社会化媒体的迅速发展，社会化已成为目前互联网行业的一个热门话题。问答式社会化搜索系统就是将问答、搜索和社会化因素相结合，构建一个社会化的问答社区，应用社会化搜索相关技术为提问者寻找合适的回答者，同时它通过问答这种形式将人们聚集起来，让用户可以认识更多有共同话题的人，进而形成一种社会化的知识社区。
在问答式社会化搜索系统中用户可以进行传统的问答操作，如：提问问题，回答问题，对他人的回答进行评论或者投票，通过关键字搜索自己感兴趣的内容等等。除此以外，系统还有一些社交的元素，用户可以关注一些自己感兴趣的话题或人，从而可以获得所关注的话题或人的最新动态，而且系统后台实现了一种提问转发机制，可以帮助提问者找到合适回答问题的人，从这些人那里寻找答案。
论文从问答式社会化搜索系统的总体设计入手，重点描述了服务器端各个子系统的设计与实现，并在此基础上对问答式社会化搜索系统中的用户兴趣推荐模型进行了研究，提出推荐算法并进行实验验证。论文首先对社会化搜索的相关技术以及系统实现过程中用到的技术进行了介绍，接着对问答式社会化搜索系统进行了需求分析和系统架构设计，并在此基础上介绍了系统中的用户兴趣推荐模型的研究和推荐算法的描述，利用Quora数据集进行实验验证，并和传统的协同过滤算法进行了比较。之后介绍服务器端提供的主要服务的实现，包括会话管理、内容管理、交互搜索、用户管理、关注信息管理、推荐系统和通知系统等，然后搭建测试环境，对系统进行了全面的单元测试和集成测试，验证了系统的功能达到了设计的要求。最后对全文做出了总结，并描述了系统存在的不足和进一步工作，总结了本人在硕士研究生期间的工作和成果。
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