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针对医疗社区问答系统中的健康问题,提出了一种新的问题回答者推荐机制,以提高问题解决的效率。该机制引入了医生回答问题的态度,将问题-医生的专业匹配程度和医生回答问题的态度关联起来一同考虑;使用概率超图和查询似然语言模型对问题-医生的专业匹配进行建模,利用历史数据对医生的态度进行建模;使用回归模型对问题-医生的专业匹配和态度进行自适应权衡。进行了大量基于真实数据集的实验对所提出的机制进行了验证。实验结果表明:与常用的方法相比,本文所提出的机制准确度能提高30%;很大程度上提高了问题解决的效率。