CN110197196B - 问题处理方法、装置、电子设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本说明书提供问题处理方法、装置、电子设备以及存储介质，其中所述问题处理方法包括：提取待作答问题的关键词特征；根据作答用户集合中作答用户的作答特征，计算所述每个作答用户的作答特征与所述关键词特征之间的特征相似度；根据所述特征相似度和所述每个作答用户的作答评分，计算所述每个作答用户与所述待作答问题的作答匹配度；向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请；通过提取待作答问题的关键词特征，根据所述关键词特征为所述待作答问题匹配合适的作答用户，实现了提问者可以快速的获取到想要的答案，提高了作答质量以及作答的有效程度。

Description

问题处理方法、装置、电子设备以及存储介质

技术领域

本说明书涉及通信技术领域，特别涉及一种问题处理方法。本说明书同时涉及一种问题处理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网保险业务的发展，目前推出了相互制类的保险项目，在此保险模式中，参保人达到此保险模式规定的准入条件后即可加入到此保险业务中，所述保险模式的参保人在保险业务期间患病或意外将获得理赔，理赔款由其他参保人分摊，通过保险公司进行扣款或由除获得理赔外的其他参保人进行缴费。此保险由于具有缴费金额低，受众规模大，相对更公平公正等优点，广受用户青睐。

现有技术中，在项目用户初次加入保险项目的情况下，可能对保险项目不熟悉，有很多疑惑的地方，项目用户可以通过在保险项目对应的平台提出问题，等待保险项目中的其他项目用户作答即可。

然而，项目用户提出问题后，只能被动的等待其他项目用户对提出的问题进行作答，很可能存在问题无人作答的可能，并且若保险项目对应的平台指定部分项目用户对该问题进行作答，可能出现这部分项目用户不适合回答该问题以及这部分项目用户也不一定有时间回答该问题的可能性，这就使得提出问题的项目用户很难得到优质的答案，很大程度上影响了项目用户的体验效果。

发明内容

有鉴于此，本说明书实施例提供了一种问题处理方法。本说明书同时涉及一种问题处理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的技术缺陷。

根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种问题处理方法，包括：

提取待作答问题的关键词特征；

根据作答用户集合中作答用户的作答特征，计算所述每个作答用户的作答特征与所述关键词特征之间的特征相似度；

根据所述特征相似度和所述每个作答用户的作答评分，计算所述每个作答用户与所述待作答问题的作答匹配度；

向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请。

可选地，所述向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请，包括：

判断所述作答用户集合中每个作答用户的所述作答匹配度与所述预设匹配度阈值的大小；

将大于所述预设匹配度阈值的所述作答用户添加至作答用户邀请集合；

按照所述作答匹配度从高到低的顺序，向所述作答用户邀请集合中的每个作答用户发送所述作答邀请。

可选地，所述每个作答用户的作答评分通过如下方式确定：

针对所述作答用户集合中任意一名作答用户，执行如下操作：

获取所述作答用户的历史作答记录；

根据所述历史作答记录中包含的作答质量维度下的作答质量数据，以及作答活跃度维度下的作答活跃度数据，计算作答质量子评分和作答活跃度子评分；

计算所述作答质量子评分与对应的质量权重系数的乘积，以及所述作答活跃度子评分与对应的活跃度权重系数的乘积；

将所述作答质量子评分与所述质量权重系数的乘积以及所述作答活跃度子评分与所述活跃度权重系数的乘积进行求和，作为所述作答评分。

可选地，所述根据所述特征相似度和所述每个作答用户的作答评分，计算所述每个作答用户与所述待作答问题的作答匹配度，包括：

计算所述特征相似度与对应的相似度权重系数的乘积，以及所述作答评分与对应的作答权重系数的乘积；

将所述特征相似度与所述相似度权重系数的乘积以及所述作答评分与所述作答权重系数的乘积进行求和，作为所述作答匹配度。

可选地，所述向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请步骤执行之前，还包括：

获取所述作答用户参与问题作答的作答行为数据；

对所述作答行为数据进行分析，根据分析结果确定所述作答用户的活跃时段。

可选地，所述向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请，包括：

确定所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于所述预设匹配度阈值的作答用户；

在所述作答用户的活跃时段向所述作答用户发送所述作答邀请。

可选地，所述根据作答用户集合中作答用户的作答特征，计算所述每个作答用户的作答特征与所述关键词特征之间的特征相似度，包括：

获取所述作答用户集合中每个作答用户的属性特征以及作答关键词特征；

根据所述每个作答用户的属性特征和作答关键词特征，采用相似度算法计算所述每个作答用户的属性特征与所述关键词特征之间的属性特征相似度，以及采用所述相似度算法计算所述每个作答用户的作答关键词特征与所述关键词特征之间的作答特征相似度；

计算所述属性特征相似度与所述作答特征相似度的平均值，作为所述特征相似度。

可选地，所述提取待作答问题的关键词特征，包括：

获取所述待作答问题的问题语句；

采用语义处理算法对所述问题语句进行语义处理，获得语义处理后的关键词集合；

根据所述关键词集合中的关键词，查找关键词库中是否存在所述关键词；

若存在，将所述关键词确定为所述关键词特征。

可选地，所述待作答问题包括：参与互助项目的项目成员针对所述互助项目提出的互助项目问题；

所述作答用户包括：参与所述互助项目的项目成员；

所述作答用户集合包括：参与所述互助项目的项目成员组成的项目成员集合。

可选地，所述项目成员集合通过如下方式确定：

获取参与所述互助项目的项目成员的历史作答数据；

检测所述历史作答数据是否满足预设作答条件；

若是，根据满足所述预设作答条件的全部项目成员创建所述项目成员集合。

根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种问题处理装置，包括：

提取模块，被配置为提取待作答问题的关键词特征；

计算特征相似度模块，被配置为根据作答用户集合中作答用户的作答特征，计算所述每个作答用户的作答特征与所述关键词特征之间的特征相似度；

计算作答匹配度模块，被配置为根据所述特征相似度和所述每个作答用户的作答评分，计算所述每个作答用户与所述待作答问题的作答匹配度；

发送模块，被配置为向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请。

根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令：

提取待作答问题的关键词特征；

根据作答用户集合中作答用户的作答特征，计算所述每个作答用户的作答特征与所述关键词特征之间的特征相似度；

根据所述特征相似度和所述每个作答用户的作答评分，计算所述每个作答用户与所述待作答问题的作答匹配度；

向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请。

根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现任意一项所述问题处理方法的步骤。

与现有技术相比，本申请具有如下优点：

本说明书提供一种问题处理方法，包括：提取待作答问题的关键词特征；根据作答用户集合中作答用户的作答特征，计算所述每个作答用户的作答特征与所述关键词特征之间的特征相似度；根据所述特征相似度和所述每个作答用户的作答评分，计算所述每个作答用户与所述待作答问题的作答匹配度；向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请。

本说明书提供的问题处理方法，通过提取所述待作答问题的关键词特征，将所述关键词特征与作答用户的作答特征进行计算，获得特征相似度，再计算所述特征相似度与所述作答用户的作答评分的作答匹配度，向大于所述预设匹配度阈值的作答用户发送作答邀请，实现了可以根据问题的关键词特征匹配最适合回答所述待作答问题的作答用户，提高了所述待回答问题被回答的概率，同时保证了所述待作答问题的作答质量。

附图说明

图1是本说明书一个或多个实施例提供的问题处理方法的流程图；

图2是本说明书一个或多个实施例提供的问题处理方法的流程图；

图3是本说明书一个或多个实施例提供的问题处理装置的结构示意图；

图4是本说明书一个或多个实施例提供的电子设备的结构框图。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。

在本说明书一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本说明书一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本说明书一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

首先，对本发明一个或多个实施涉及的名词术语进行解释。

相互保险：具有同质风险保障需求的单位或个人，通过订立合同成为会员，并缴纳保费形成互助基金，由该基金对合同约定的事故发生所造成的损失承担赔偿责任，或者当被保险人死亡、伤残、疾病或者达到合同约定的年龄、期限等条件时承担给付保险金责任的保险活动。

在本申请中，提供了一种问题处理方法，本说明书同时涉及一种问题处理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，在下面的实施例中逐一进行详细说明。

图1示出了根据本说明书一实施例的问题处理方法的流程图，包括步骤102至步骤108。

步骤102：提取待作答问题的关键词特征。

本说明书一个或多个实施例中，所述待作答问题包括：参与互助项目的项目成员针对所述互助项目提出的互助项目问题；所述作答用户包括：参与所述互助项目的项目成员；所述作答用户集合包括：参与所述互助项目的项目成员组成的项目成员集合。其中所述互助项目可以是互助共济项目、共享项目或扶贫项目，所述项目成员为成功参与任意一个项目的成员；此处，将以所述互助项目为互助共济项目为例，对所述问题处理方法进行描述。

基于此，所述互助共济项目是指将具有相同需求的项目成员，所述项目成员通过参与互助共济项目的方式进行相互之间的帮助，可以理解为同时参与到互助共济项目中的项目成员，当所有成员中任意一名项目成员发生意外或者需要帮助时，只要该项目成员发生的意外或者需要帮助的事情在互助共济项目的受理范围内，参与互助共济项目的其他成员会为该项目成员提供一定的互助金或者一定的帮助。

具体实施时，用户在参与互助共济项目的过程中，当用户初次加入互助共济项目成为项目成员时，可能存在对该互助共济项目不是特别了解，此时项目成员可以通过在互助共济项目对应的平台发出提问，提出不了解的问题，等待互助共济项目中的其他成员的回答，即可获得提出问题对应的答案。

在项目成员提出问题时，为了能够让项目成员可以快速的获取准确的答案，互助共济项目对应的平台会根据项目成员提出的问题进行匹配作答项目成员，通过提取问题的关键词特征，将问题的关键词特征与作答项目成员的作答特征进行计算获得特征相似度，再计算特征相似度与作答项目成员的作答评分获得作答匹配度，将大于预设匹配度阈值的作答项目成员确定为可以回答该问题的作答项目成员，通过针对该问题匹配回答的作答项目成员，提高了回答该问题的时效性，同时可以分配多个作答项目成员针对该问题进行作答，提高了问题被回答的概率，同时匹配了与该问题关联度高的作答项目成员回答该问题，解决了回答质量低的问题，保证了提出问题的项目成员可以快速的获得高质量的答案。

具体的，所述关键词特征可以是提出问题语句中关键的词汇、名词或产品名称等；例如，在互助共济项目中，项目中的成员提出问题为“互助共济项目的成员有多少人？”，在该问题中的关键词可以确定是“互助共济项目”和“成员”，这样可以方便的通过关键词确定该问题的类型具体属于什么类型，在对问题的回答过程可以更加快速的完成。

本说明书一个或多个实施例中，在对所述待作答问题的关键词提取的过程中，为了能够准确的获取待作答问题的关键词特征，具体的可以采用如下方式实现：

获取所述待作答问题的问题语句；

采用语义处理算法对所述问题语句进行语义处理，获得语义处理后的关键词集合；

根据所述关键词集合中的关键词，查找关键词库中是否存在所述关键词；

若存在，将所述关键词确定为所述关键词特征；

若不存在，重新获取待作答问题的关键词。

具体的，所述采用语义处理算法对所述问题语句进行语意处理，具体可以是获取所述待作答问题的问题语句中至少两个关键词，通过所述语义处理算法确定所述至少两个关键词的关联度，在所述关联度大于预设关联度阈值的情况下，则将所述至少两个关键词添加至所述关键词集合，在所述关键词库中查找是否存储与所述关键词集合中一致的关键词，若存在将所述一致的关键词作为所述待作答问题的关键词特征，若不存在，则重新对所述待作答问题的问题语句进行语义处理，重新回去关键词，直至查找到与所述关键词库中已经存在的关键词一致的关键词。

以所述待作答问题为“互助共济项目中的医生有多少人？”为例，对所述提取待作答问题的关键词特征进行描述，采用语义处理算法获取该问题的关键词，获得的关键词包括“互助共济项目”、“医生”和“多少人”，通过查找互助共济项目中的关键词库中的关键词，确定“互助共济项目”和“医生”可以作为该问题的关键词特征。

需要说明的是，所述关键词库中的关键词可以大数据筛选，将出现过的关键词均添加至关键词库中，为了保证所述待作答问题的关键词在所述关键词库中能够查找到，所述关键词库实时更新。所述关键词库中关键词存储方式可以根据实际应用进行设定，本说明书在此不作任何限定。

通过采用语义处理算法获取所述待作答问题的关键词，能够准确的理解所述待作答问题的实质内容，方便在后续匹配作答用户的过程中，匹配到作答准确率高的作答用户；类似的，还可以采用分词算法对所述问题语句进行分词处理，从而获得所述关键词特征。

步骤104：根据作答用户集合中作答用户的作答特征，计算所述每个作答用户的作答特征与所述关键词特征之间的特征相似度。

具体的，根据上述提取所述待作答问题的关键词特征，对所述关键词特征以及所述作答用户的作答特征进行计算特征相似度，可以筛选出所述作答用户集合中适合作答所述待作答问题的作答用户。

基于此，所述作答用户集合中所述作答用户的作答特征可以是作答用户的属性特征以及作答用户的作答关键词特征，所述属性特征可以是作答用户的职业、性别、年龄等，所述作答关键词特征可以是作答用户的经常回答问题的关键词特征。

例如，作答用户为参与互助共济项目中的成员，并且作答用户为医生，经常回答关于医疗方面的问题，则“医疗”和“医生”可以作为该作答用户的作答关键词特征。

本说明书一个或多个实施例中，在所述作答用户的作答特征包含所述作答用户的属性特征以及所述作答用户的作答关键词特征的情况下，可以通过如下方式确定所述特征相似度，具体实现方式如下：

获取所述作答用户集合中每个作答用户的属性特征以及作答关键词特征；

根据所述每个作答用户的属性特征和作答关键词特征，采用相似度算法计算所述每个作答用户的属性特征与所述关键词特征之间的属性特征相似度，以及采用所述相似度算法计算所述每个作答用户的作答关键词特征与所述关键词特征之间的作答特征相似度；

计算所述属性特征相似度与所述作答特征相似度的平均值，作为所述特征相似度。

具体的，所述作答特征与所述关键词特征之间的特征相似度可以是所述作答特征与所述关键词特征两者之间的相似程度，例如，若所述作答特征为“交警”，所述关键词特征为“交通”，则在此基础上确定的所述作答特征与所述关键词特征的特征相似度偏高；若所述作答特征为“教师”，所述关键词特征为“树木”，则在此基础上确定的所述作答特征与所述关键词特征的特征相似度偏低。

可选的，所述相似度算法可以是提取所述属性特征与所述关键词特征的语意，根据所述属性特征与所述关键词特征的语意相似程度，确定一个属性特征相似度的百分比数值，提取所述作答关键词特征与所述关键词特征的语意，根据所述作答关键词特征与所述关键词特征的语意相似程度，确定一个作答特征相似度的百分之数据，计算两个百分比数值的平均值作答所述特征相似度。

以所述作答用户为参与互助共济项目的项目成员为例，对根据作答用户集合中作答用户的作答特征，计算所述每个作答用户的作答特征与所述关键词特征之间的特征相似度进行描述，其中，所述项目成员的属性特征为“医生”，作答关键词特征为“医疗”，所述待作答问题为“发生车祸事故，互助共济项目会为我提供什么样的医疗帮助？”，根据语义处理算法获取该问题的关键词特征为“提供”、“医疗”、“互助共济”和“帮助”，根据相似度算法确定属性特征与该问题的关键词特征的属性特征相似度为60％，作答相似度特征与该问题的关键词特征的作答特征相似度为100％，则该项目成员与该问题的特征相似度为(60％+100％)/2＝80％。

通过确定所述作答特征与所述关键词特征之间的相似度，可以为所述关键词特征对应的待作答问题匹配适合回答所述待作答问题的作答用户。

本说明书一个或多个实施例中，在所述作答用户为参与互助项目的情况下，所述作答用户集合可以是项目成员集合，所述项目成员集合可以通过如下方式确定：

获取参与所述互助项目的项目成员的历史作答数据；

检测所述历史作答数据是否满足预设作答条件；

若是，根据满足所述预设作答条件的全部项目成员创建所述项目成员集合；

若否，根据不满足所述预设作答条件的全部项目成员创建预备项目成员集合，所述预备项目成员集合具有作答经历，但未满足所述预设作答条件。

需要说明的是，所述预设作答条件可以是项目成员作答次数、项目成员作答质量或项目成员作答速度，具体的预设作答条件可以根据实际应用场景进行设定，本说明书在此不作任何限定。

例如，所述预设作答条件为项目成员作答问题数量满足10个，获取参与互助项目的项目成员作答历史，将满足作答问题数量大于10个的项目成员创建项目成员集合，将作答过问题，但未满足作答问题数量大于10个的项目成员创建预备项目成员集合，将未作答过问题的项目成员，不做任何处理，其中所述预备项目成员集合中的项目成员当作答问题数量达到10个的情况下，可以将该成员添加至项目成员集合。

除此之外，所述项目成员集合中的项目成员没有上限，若参与所述互助项目的项目成员均满足所述预设作答条件，则参与所述互助项目的项目成员均可以作为作答用户。

通过获取所述作答用户的属性特征以及所述作答关键词特征，并计算两者与所述待作答问题的关键词特征之间的特征相似度，可以实现为所述待作答问题选择比较适合作答所述待作答问题的作答用户，保证了所述待作答问题的答***度。

步骤106：根据所述特征相似度和所述每个作答用户的作答评分，计算所述每个作答用户与所述待作答问题的作答匹配度。

具体的，根据所述计算获得的所述特征相似度，为了可以选择更加适合作答所述待作答问题的作答用户，进行进一步的计算，根据所述特征相似度与所述每个作答用户的作答匹配度，计算所述每个作答用户与所述作答问题的作答匹配度，通过选择匹配度高的作答用户对所述待作答问题进行作答，可以保证作答的质量。

本说明书一个或多个实施例中，所述作答评分包括作答质量子评分和所述作答活跃度子评分，所述作答质量子评分用于体现所述作答用户的以往作答质量，所述作答活跃度子评分用于体现所述作答用户的以往是否积极作答项目成员提出的问题，所述作答用户集合中的任意一名作答用户的作答评分均可以通过如下方式确定：

获取所述作答用户的历史作答记录；

根据所述历史作答记录中包含的作答质量维度下的作答质量数据，以及作答活跃度维度下的作答活跃度数据，计算作答质量子评分和作答活跃度子评分；

计算所述作答质量子评分与对应的质量权重系数的乘积，以及所述作答活跃度子评分与对应的活跃度权重系数的乘积；

将所述作答质量子评分与所述质量权重系数的乘积以及所述作答活跃度子评分与所述活跃度权重系数的乘积进行求和，作为所述作答评分。

具体的，获取作答用户的历史作答数据，从所述历史作答数据中提取所述作答用户以往作答记录，根据所述作答记录进行分析确定所述作答用户的作答质量数据以及作答活跃度数据，对所述作答质量数据进行评分获得作答质量子评分，对所述作答活跃度数据进行评分获得作答活跃度子评分，通过加权和算法计算所述作答质量子评分与所述质量权重系数，通过所述加权和算法计算所述作答活跃度子评分与所述活跃度权重系数，将两者加权和的结果进行求和，确定所述作答评分。

具体实施时，所述作答质量数据可以是：作答用户的作答字数、作答用户作答方式、作答用户应用专有名词量、作答用户的答案被点赞数量、作答用户的答案被评论数量等；所述作答活跃度数据可以是：作答用户1天的作答量、作答用户2天的作答量、作答用户的作答延迟等。

基于此，所述作答质量子评分与所述作答活跃度子评分通过对所述作答质量数据每项进行评分获得作答质量子评分，对所述作答活跃度数据每项进行评分获得作答活跃度子评分。

例如，作答质量数据为作答用户的作答字数，设定评分标准为大于8个字得10分，大于5个字小于8个字得5分，小于5个字得1分，根据评分标准对作答用户的作答字数进行评分，获得作答质量子评分。

同理，在作答活跃度数据为作答用户一天的作答量，设定评分标准为一天回答3个问题得10分，大于1个问题小于3个问题得5分，未答题得0分，根据评分标准对作答用户的一天的作答量进行评分，获得作答活跃度子评分。

以此类推，所述作答质量维度下的作答质量数据的作答质量子评分，以及所述作答活跃度维度下的作答活跃度数据的作答活跃度子评分均可以通过上述方式确定，本说明在此不再赘述。

基于此，根据上述获取到的所述作答质量子评分与所述作答活跃度子评分，采用加权和算法计算所述作答质量子评分与对应的质量权重系数，采用加权和算法计算所述作答活跃度子评分与对应的活跃度权重系数，将两者的计算结果进行求和确定为所述作答评分。

其中，所述质量权重系数以及所述活跃度权重系数可以根据实际应用的情况进行调整，可以适当的将重要的作答质量子评分对应的质量权重系数进行调大，以及适当的将重要的作答活跃度子评分对应的活跃度权重系数进行调大。

在实际应用中，仍以上述举例对所述作答评分进行描述，作答用户的作答字数为6个字，则作答质量子评分为5分，作答用户一天的作答量为2个问题，则作答活跃度子评分为5分，其中所述作答用户的作答字数对应的质量权重系数为20％，所述作答用户一天的作答量对应的活跃度权重系数为10％，通过加权和算法确定作答质量子评分与对应的质量权重系数的结果为1.0，作答活跃度子评分与对应的活跃度权重系数的结果为0.5，对两者结果进行求和确定该作答用户的作答评分为1.5。

本说明书一个或多个实施例中，通过上述方法确定所述作答用户的作答评分，进一步的，通过所述作答评分以及所述特征相似度，计算所述作答用户与所述待作答问题的作答匹配度，具体的实现方式如下所述：

计算所述特征相似度与对应的相似度权重系数的乘积，以及所述作答评分与对应的作答权重系数的乘积；

将所述特征相似度与所述相似度权重系数的乘积以及所述作答评分与所述作答权重系数的乘积进行求和，作为所述作答匹配度。

具体的，在计算所述作答匹配度的过程中，所述特征相似度与对应的相似度权重系数的乘积，以及所述作答评分与对应的作答权重系数的乘积均可以采用上述的加权和算法进行计算，再将两者经过加权和算法的结果进行求和作为所述作答匹配度。

需要说明的是，所述特征相似度对应的相似度权重系数与所述作答评分对应的作答权重系数可以通过实际应用进行设定，并且可以根据具体应用场景进行调整，本说明书在此不作任何限定。

通过采用加权和算法计算所述每个作答用户的作答评分，能过更具体的了解每个作答用户在以往的作答过程中的作答表现，再对所述作答评分与所述特征相似度进行计算，确定所述作答匹配度，能够进一步的为所述待作答问题选择最适合的作答用户，提高了所述待作答问题答案的质量。

步骤108：向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请。

具体的，上述通过计算获得所述每个作答用户与所述待作答问题的作答匹配度，根据所述作答匹配度与所述匹配度阈值进行比较，将大于所述匹配度阈值的作答用户确定为能够回答所述待作答问题的作答用户，向该作答用户发送作答邀请。

具体实施时，所述作答邀请可以通过短信、邮件或者聊天软件中的信息方式发送给所述作答用户，并且所述作答邀请中携带有关于所述待作答问题的信息以及最好的回答时间，可以对提出所述待作答问题的用户第一时间收到回复的答案，提高了用户的体验效果。

本说明书一个或多个实施例中，在所述作答用户集合中选择最好的一批作答用户对所述待作答问题进行作答，具体的选择方式可以通过如下方式实现：

判断所述作答用户集合中每个作答用户的所述作答匹配度与所述预设匹配度阈值的大小；

将大于所述预设匹配度阈值的所述作答用户添加至作答用户邀请集合；

按照所述作答匹配度从高到低的顺序，向所述作答用户邀请集合中的每个作答用户发送所述作答邀请。

具体的，通过上述步骤106确定每名作答用户的作答匹配度，将所述作答匹配度与预设匹配度阈值进行比较，将大于所述预设匹配度预设的作答用户创建作答用户邀请集合，所述作答用户邀请集合中的作答用户均可以针对所述待作答问题进行作答，为了能够使得所述待作答问题能够得到最优的回答，可以将所述作答用户邀请集合中的作答用户按照作答匹配度进行从高到低的顺序排列，优先向最高作答匹配度的作答用户发送作答邀请。

本说明书一个或多个实施例中，为了提高提出所述作答用户的体验效果，可以选择在所述作答用户休息的时段，向所述作答用户发送作答邀请，此处，在发送所述作答邀请之前，需要对所述作答用户的行为数据进行分析，根据分析结果确定所述作答用户的作答活跃时段，具体的实现方式如下：

获取所述作答用户参与问题作答的作答行为数据；

对所述作答行为数据进行分析，根据分析结果确定所述作答用户的活跃时段。

本说明书一个或多个实施例中，在所述作答用户的活跃时间发送作答邀请，可以避免打扰所述作答用户，具体的邀请方式如下所述：

确定所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于所述预设匹配度阈值的作答用户；

在所述作答用户的活跃时段向所述作答用户发送所述作答邀请。

具体的，所述作答行为数据可以是所述作答用户以往作答问题的时间或者作答用户的休息时间，对所述行为数据进行分析，可以根据所述作答用户的作答问题时间或者作答用户的休息时间进行确定所述待作答用户每天的休息时间或者使用手机的时间，在该时间向所述待作答用户发送作答邀请，能够在不打扰所述作答用户的情况下，使得所述作答用户接收所述作答邀请的信息。

在实际应用中，以所述作答用户为参与互助共济项目中的项目成员为例，对向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请进行描述，其中，项目成员的作答匹配度为80％，预设匹配度阈值为50％，可以确定项目成员满足回答待作答问题，通过采集项目成员的每天打开手机浏览的***台在中午12点到下午1点向该项目成员发送回答待作答问题的邀请，并在信息中展示该待作答问题。

本说明书提供的问题处理方法，通过提取所述待作答问题的关键词特征，计算所述关键词特征与所述作答用户的作答特征的特征相似度，可以为所述待作答问题选择作答用户集合中比较适合回答所述待作答问题的作答用户，再通过计算所述特征相似度与待作答用户的作答评分，可以对经过特征相似度选择出的作答用户进行进一步的筛选，实现了选择更加适合回答所述待作答问题的作答用户，保证了对所述待作答问题的回答质量，提高了回答所述待作答问题的时效性，在向所述作答用户发送所述作答邀请时，可以选择在所述作答用户的活跃时间发送作答邀请，避免打扰所述作答用户，提高了用户体验效果，同时可以分派多个作答用户对所述待作答问题进行作答，提高了所述待作答问题被回答的概率。

下述结合附图2，以本说明书提供的问题处理方法在互助共济项目中的应用为例，对所述问题处理方法进行进一步说明。其中，具体步骤包括步骤202至步骤216。

步骤202：获取项目成员A提出的问题Q。

具体的，在互助共济项目中，新加入互助共济项目的项目成员A对互助共济项目不是特别了解，提出的问题Q为：“互助共济项目中有多少交通警察？”。

步骤204：提取问题Q的关键词特征。

具体的，采用语义处理算法对“互助共济项目中有多少交通警察？”问题Q进行语义处理，处理后获得的问题Q的关键词为：“互助共济项目”和“交通警察”；

进一步，在互助共济项目中的关键词库中查找与关键词“互助共济项目”和“交通警察”一致的关键词，通过查找确定“交通警察”这一关键词在关键词库中存在，则将“交通警察”这一关键词作为项目成员A提出的问题Q的关键词特征。

步骤206：根据项目成员集合中每个项目成员的作答特征，计算关键词特征与每个项目成员的作答特征的特征相似度。

具体的，项目成员集合中的每个项目成员的作答特征，根据每个项目成员的历史作答记录中包含的每个项目成员作答问题的类型，将项目成员作答问题的类型最多的问题特征作为项目成员的作答特征，

该互助共济项目中，有20个项目成员作答问题的类型最多的问题特征为“交通警察”，则将这20名项目成员的作答特征确定为“交通警察”，基于此，根据计算确定这20名项目成员与问题的关键词特征的特征相似度为100％。

步骤208：根据计算获得的特征相似度与项目成员集合中每个项目成员的作答评分，计算每个项目成员与问题的作答匹配度。

针对项目成员集合中的每个项目成员，该项目成员的作答匹配度采用如下方式计算：

作答匹配度＝特征相似度*特征权重系数+作答评分*作答权重系数。

其中，该项目成员的作答评分，通过在项目成员的历史作答记录中获取项目成员在作答质量维度下的作答质量数据，在作答活跃度维度下的作答活跃度数据，根据作答质量数据确定作答质量评分，根据作答活跃度数据确定作答活跃度评分，将作答质量评分与作答活跃度评分进行求和，确定项目成员的作答评分；

采用该作答匹配度的计算方式对上述20名项目成员中的每一个项目成员分别进行计算，根据计算获得的每名项目成员的作答匹配度可以将这20名项目成员分为三组，第一组10名项目成员的作答评分为10分，第二组5名项目成员的作答评分为5分，第三组5名项目成员的作答评分为0分，根据作答匹配度的计算方式确定第一组的作答匹配度为80％，第二组的作答匹配度为50％，第三组的作答匹配度为0％。

步骤210：判断每个项目成员的作答匹配度是否大于预设匹配度阈值；若否，执行步骤212；若是，执行步骤214。

具体的，预设匹配度阈值为60％。

步骤212：将项目成员添加至预备项目成员邀请集合。

具体的，根据步骤208确定，上述20名项目成员中第二组与第三组中的项目成员的作答匹配度均小于预设匹配度阈值，将第二组与第三组的项目成员添加至预备项目成员邀请集合。

步骤214：将项目成员添加至项目成员邀请集合。

具体的，根据步骤208确定，上述20名项目成员中第一组中的项目成员的作答匹配度均大于预设匹配度阈值，将第一组中的项目成员的添加至项目成员邀请集合。

步骤216：按照作答匹配度从高到低的顺序，在项目成员邀请集合中的项目成员的活跃时段，向项目成员发送作答邀请。

针对上述20名项目成员中第一组中的项目成员，根据每个成员过去一个月的使用手机接收信息的行为数据，分别确定每个项目成员的活跃时段，在每个项目成员的活跃时段发送问题Q的作答邀请。

本说明书提供的问题处理方法，通过提取问题的关键词特征，计算关键词特征与项目成员的作答特征的相似度，可以为该为题选择项目成员集合中比较适合回答该问题的项目成员，再通过计算特征相似度与项目成员的作答评分，可以对经过特征相似度选择出的项目成员进行进一步的筛选，实现了选择更加适合回答该问题的项目成员，保证了对该问题的回答质量，提高了回答该问题的时效性，在项目成员邀请集合中每名项目成员的活跃时段发送作答邀请，避免了打扰项目成员邀请集合中的项目成员，提高了项目成员的体验效果，同时分派了多名项目成员进行对该问题进行作答，提高了该问题的被回答概率。

与上述方法实施例相对应，本说明书还提供了问题处理装置实施例，图3示出了本说明书一个实施例的问题处理装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：

提取模块302，被配置为提取待作答问题的关键词特征；

计算特征相似度模块304，被配置为根据作答用户集合中作答用户的作答特征，计算所述每个作答用户的作答特征与所述关键词特征之间的特征相似度；

计算作答匹配度模块306，被配置为根据所述特征相似度和所述每个作答用户的作答评分，计算所述每个作答用户与所述待作答问题的作答匹配度；

发送模块308，被配置为向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请。

一个可选的实施例中，所述发送模块308，包括：

判断单元，被配置为判断所述作答用户集合中每个作答用户的所述作答匹配度与所述预设匹配度阈值的大小；

添加单元，被配置为将大于所述预设匹配度阈值的所述作答用户添加至作答用户邀请集合；

发送单元，被配置为按照所述作答匹配度从高到低的顺序，向所述作答用户邀请集合中的每个作答用户发送所述作答邀请。

一个可选的实施例中，所述每个作答用户的作答评分通过如下方式确定：

针对所述作答用户集合中任意一名作答用户，执行如下操作：

获取模块，被配置为获取所述作答用户的历史作答记录；

第一计算模块，被配置为根据所述历史作答记录中包含的作答质量维度下的作答质量数据，以及作答活跃度维度下的作答活跃度数据，计算作答质量子评分和作答活跃度子评分；

第二计算模块，被配置为计算所述作答质量子评分与对应的质量权重系数的乘积，以及所述作答活跃度子评分与对应的活跃度权重系数的乘积；

求和模块，被配置为将所述作答质量子评分与所述质量权重系数的乘积以及所述作答活跃度子评分与所述活跃度权重系数的乘积进行求和，作为所述作答评分。

一个可选的实施例中，所述计算作答匹配度模块306，包括：

计算单元，被配置为计算所述特征相似度与对应的相似度权重系数的乘积，以及所述作答评分与对应的作答权重系数的乘积；

求和单元，被配置为将所述特征相似度与所述相似度权重系数的乘积以及所述作答评分与所述作答权重系数的乘积进行求和，作为所述作答匹配度。

一个可选的实施例中，所述发送模块308运行之前，还包括：

获取作答行为数据模块，被配置为获取所述作答用户参与问题作答的作答行为数据；

确定模块，被配置为对所述作答行为数据进行分析，根据分析结果确定所述作答用户的活跃时段。

一个可选的实施例中，所述发送模块308，包括：

确定单元，被配置为确定所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于所述预设匹配度阈值的作答用户；

发送作答邀请单元，被配置为在所述作答用户的活跃时段向所述作答用户发送所述作答邀请。

一个可选的实施例中，所述计算特征相似度模块304，包括：

获取作答关键词特征单元，被配置为获取所述作答用户集合中每个作答用户的属性特征以及作答关键词特征；

第一计算相似度单元，被配置为根据所述每个作答用户的属性特征和作答关键词特征，采用相似度算法计算所述每个作答用户的属性特征与所述关键词特征之间的属性特征相似度，以及采用所述相似度算法计算所述每个作答用户的作答关键词特征与所述关键词特征之间的作答特征相似度；

第二计算相似度单元，被配置为计算所述属性特征相似度与所述作答特征相似度的平均值，作为所述特征相似度。

一个可选的实施例中，所述提取模块302，包括：

获取问题语句单元，被配置为获取所述待作答问题的问题语句；

语义处理单元，被配置为采用语义处理算法对所述问题语句进行语义处理，获得语义处理后的关键词集合；

查找单元，被配置为根据所述关键词集合中的关键词，查找关键词库中是否存在所述关键词；

若存在，运行确定关键词特征单元；

所述关键词特征单元，被配置为将所述关键词确定为所述关键词特征。

一个可选的实施例中，所述待作答问题包括：参与互助项目的项目成员针对所述互助项目提出的互助项目问题；

所述作答用户包括：参与所述互助项目的项目成员；

所述作答用户集合包括：参与所述互助项目的项目成员组成的项目成员集合。

一个可选的实施例中，所述项目成员集合通过如下方式确定：

获取历史作答数据模块，被配置为获取参与所述互助项目的项目成员的历史作答数据；

检测模块，被配置为检测所述历史作答数据是否满足预设作答条件；

若是，运行创建模块；

所述创建模块，被配置为根据满足所述预设作答条件的全部项目成员创建所述项目成员集合。

本说明书提供的问题处理装置，通过提取所述待作答问题的关键词特征，计算所述关键词特征与所述作答用户的作答特征的特征相似度，可以为所述待作答问题选择作答用户集合中比较适合回答所述待作答问题的作答用户，再通过计算所述特征相似度与待作答用户的作答评分，可以对经过特征相似度选择出的作答用户进行进一步的选择，实现了选择更加适合回答所述待作答问题的作答用户，保证了对所述待作答问题的回答质量，提高了回答所述待作答问题的时效性，在向所述作答用户发送所述作答邀请时，可以选择在所述作答用户的活跃时间发送作答邀请，避免打扰所述作答用户，提高了用户体验效果，同时可以分派多个作答用户对所述待作答问题进行作答，提高了所述待作答问题被回答的概率。

上述为本实施例的一种问题处理装置的示意性方案。需要说明的是，该问题处理装置的技术方案与上述的问题处理方法的技术方案属于同一构思，问题处理装置的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述问题处理方法的技术方案的描述。

图4示出了根据本说明书一实施例的电子设备400的结构框图。该电子设备400的部件包括但不限于存储器410和处理器420。处理器420与存储器410通过总线430相连接，数据库450用于保存数据。

电子设备400还包括接入设备440，接入设备440使得电子设备400能够经由一个或多个网络460通信。这些网络的示例包括公用交换电话网(PSTN)、局域网(LAN)、广域网(WAN)、个域网(PAN)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备440可以包括有线或无线的任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(NIC))中的一个或多个，诸如IEEE802.11无线局域网(WLAN)无线接口、全球微波互联接入(Wi-MAX)接口、以太网接口、通用串行总线(USB)接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信(NFC)接口，等等。

在本说明书的一个实施例中，电子设备400的上述以及图4中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图4所示的电子设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本说明书范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。

电子设备400可以是任何类型的静止或移动电子设备，包括移动计算机或移动电子设备(例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等)、移动电话(例如，智能手机)、可佩戴的电子设备(例如，智能手表、智能眼镜等)或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或PC的静止电子设备。电子设备400还可以是移动式或静止式的服务器。

其中，处理器420用于执行如下计算机可执行指令：

根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种问题处理方法，包括：

提取待作答问题的关键词特征；

根据作答用户集合中作答用户的作答特征，计算所述每个作答用户的作答特征与所述关键词特征之间的特征相似度；

根据所述特征相似度和所述每个作答用户的作答评分，计算所述每个作答用户与所述待作答问题的作答匹配度；

向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请。

可选地，所述向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请，包括：

判断所述作答用户集合中每个作答用户的所述作答匹配度与所述预设匹配度阈值的大小；

将大于所述预设匹配度阈值的所述作答用户添加至作答用户邀请集合；

按照所述作答匹配度从高到低的顺序，向所述作答用户邀请集合中的每个作答用户发送所述作答邀请。

可选地，所述每个作答用户的作答评分通过如下方式确定：

针对所述作答用户集合中任意一名作答用户，执行如下操作：

获取所述作答用户的历史作答记录；

根据所述历史作答记录中包含的作答质量维度下的作答质量数据，以及作答活跃度维度下的作答活跃度数据，计算作答质量子评分和作答活跃度子评分；

计算所述作答质量子评分与对应的质量权重系数的乘积，以及所述作答活跃度子评分与对应的活跃度权重系数的乘积；

将所述作答质量子评分与所述质量权重系数的乘积以及所述作答活跃度子评分与所述活跃度权重系数的乘积进行求和，作为所述作答评分。

可选地，所述根据所述特征相似度和所述每个作答用户的作答评分，计算所述每个作答用户与所述待作答问题的作答匹配度，包括：

计算所述特征相似度与对应的相似度权重系数的乘积，以及所述作答评分与对应的作答权重系数的乘积；

将所述特征相似度与所述相似度权重系数的乘积以及所述作答评分与所述作答权重系数的乘积进行求和，作为所述作答匹配度。

可选地，所述向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请步骤执行之前，还包括：

获取所述作答用户参与问题作答的作答行为数据；

对所述作答行为数据进行分析，根据分析结果确定所述作答用户的活跃时段。

可选地，所述向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请，包括：

确定所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于所述预设匹配度阈值的作答用户；

在所述作答用户的活跃时段向所述作答用户发送所述作答邀请。

可选地，所述根据作答用户集合中作答用户的作答特征，计算所述每个作答用户的作答特征与所述关键词特征之间的特征相似度，包括：

获取所述作答用户集合中每个作答用户的属性特征以及作答关键词特征；

根据所述每个作答用户的属性特征和作答关键词特征，采用相似度算法计算所述每个作答用户的属性特征与所述关键词特征之间的属性特征相似度，以及采用所述相似度算法计算所述每个作答用户的作答关键词特征与所述关键词特征之间的作答特征相似度；

计算所述属性特征相似度与所述作答特征相似度的平均值，作为所述特征相似度。

可选地，所述提取待作答问题的关键词特征，包括：

获取所述待作答问题的问题语句；

采用语义处理算法对所述问题语句进行语义处理，获得语义处理后的关键词集合；

根据所述关键词集合中的关键词，查找关键词库中是否存在所述关键词；

若存在，将所述关键词确定为所述关键词特征。

可选地，所述待作答问题包括：参与互助项目的项目成员针对所述互助项目提出的互助项目问题；

所述作答用户包括：参与所述互助项目的项目成员；

所述作答用户集合包括：参与所述互助项目的项目成员组成的项目成员集合。

可选地，所述项目成员集合通过如下方式确定：

获取参与所述互助项目的项目成员的历史作答数据；

检测所述历史作答数据是否满足预设作答条件；

若是，根据满足所述预设作答条件的全部项目成员创建所述项目成员集合。

上述为本实施例的一种电子设备的示意性方案。需要说明的是，该电子设备的技术方案与上述的问题处理方法的技术方案属于同一构思，电子设备的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述问题处理方法的技术方案的描述。

本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现如前所述问题处理方法的步骤。

上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的问题处理方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述问题处理方法的技术方案的描述。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

所述计算机指令包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

以上公开的本申请优选实施例只是用于帮助阐述本申请。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本申请的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本申请。本申请仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (13)

1.一种问题处理方法，其特征在于，包括：

提取待作答问题的关键词特征；

根据作答用户集合中作答用户的作答特征，计算所述每个作答用户的作答特征与所述关键词特征之间的特征相似度；

根据所述特征相似度和所述每个作答用户的作答评分，计算所述每个作答用户与所述待作答问题的作答匹配度；

向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请。

2.根据权利要求1所述的问题处理方法，其特征在于，所述向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请，包括：

判断所述作答用户集合中每个作答用户的所述作答匹配度与所述预设匹配度阈值的大小；

将大于所述预设匹配度阈值的所述作答用户添加至作答用户邀请集合；

按照所述作答匹配度从高到低的顺序，向所述作答用户邀请集合中的每个作答用户发送所述作答邀请。

3.根据权利要求1所述的问题处理方法，其特征在于，所述每个作答用户的作答评分通过如下方式确定：

针对所述作答用户集合中任意一名作答用户，执行如下操作：

获取所述作答用户的历史作答记录；

根据所述历史作答记录中包含的作答质量维度下的作答质量数据，以及作答活跃度维度下的作答活跃度数据，计算作答质量子评分和作答活跃度子评分；

计算所述作答质量子评分与对应的质量权重系数的乘积，以及所述作答活跃度子评分与对应的活跃度权重系数的乘积；

将所述作答质量子评分与所述质量权重系数的乘积以及所述作答活跃度子评分与所述活跃度权重系数的乘积进行求和，作为所述作答评分。

4.根据权利要求1所述的问题处理方法，其特征在于，所述根据所述特征相似度和所述每个作答用户的作答评分，计算所述每个作答用户与所述待作答问题的作答匹配度，包括：

计算所述特征相似度与对应的相似度权重系数的乘积，以及所述作答评分与对应的作答权重系数的乘积；

将所述特征相似度与所述相似度权重系数的乘积以及所述作答评分与所述作答权重系数的乘积进行求和，作为所述作答匹配度。

5.根据权利要求1所述的问题处理方法，其特征在于，所述向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请步骤执行之前，还包括：

获取所述作答用户参与问题作答的作答行为数据；

对所述作答行为数据进行分析，根据分析结果确定所述作答用户的活跃时段。

6.根据权利要求5所述的问题处理方法，其特征在于，所述向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请，包括：

确定所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于所述预设匹配度阈值的作答用户；

在所述作答用户的活跃时段向所述作答用户发送所述作答邀请。

7.根据权利要求1所述的问题处理方法，其特征在于，所述根据作答用户集合中作答用户的作答特征，计算所述每个作答用户的作答特征与所述关键词特征之间的特征相似度，包括：

获取所述作答用户集合中每个作答用户的属性特征以及作答关键词特征；

根据所述每个作答用户的属性特征和作答关键词特征，采用相似度算法计算所述每个作答用户的属性特征与所述关键词特征之间的属性特征相似度，以及采用所述相似度算法计算所述每个作答用户的作答关键词特征与所述关键词特征之间的作答特征相似度；

计算所述属性特征相似度与所述作答特征相似度的平均值，作为所述特征相似度。

8.根据权利要求1所述的问题处理方法，其特征在于，所述提取待作答问题的关键词特征，包括：

获取所述待作答问题的问题语句；

采用语义处理算法对所述问题语句进行语义处理，获得语义处理后的关键词集合；

根据所述关键词集合中的关键词，查找关键词库中是否存在所述关键词；

若存在，将所述关键词确定为所述关键词特征。

9.根据权利要求1所述的问题处理方法，其特征在于，所述待作答问题包括：参与互助项目的项目成员针对所述互助项目提出的互助项目问题；

所述作答用户包括：参与所述互助项目的项目成员；

所述作答用户集合包括：参与所述互助项目的项目成员组成的项目成员集合。

10.根据权利要求9所述的问题处理方法，其特征在于，所述项目成员集合通过如下方式确定：

获取参与所述互助项目的项目成员的历史作答数据；

检测所述历史作答数据是否满足预设作答条件；

若是，根据满足所述预设作答条件的全部项目成员创建所述项目成员集合。

11.一种问题处理装置，其特征在于，包括：

提取模块，被配置为提取待作答问题的关键词特征；

计算特征相似度模块，被配置为根据作答用户集合中作答用户的作答特征，计算所述每个作答用户的作答特征与所述关键词特征之间的特征相似度；

计算作答匹配度模块，被配置为根据所述特征相似度和所述每个作答用户的作答评分，计算所述每个作答用户与所述待作答问题的作答匹配度；

发送模块，被配置为向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请。

12.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令：

提取待作答问题的关键词特征；

根据作答用户集合中作答用户的作答特征，计算所述每个作答用户的作答特征与所述关键词特征之间的特征相似度；

根据所述特征相似度和所述每个作答用户的作答评分，计算所述每个作答用户与所述待作答问题的作答匹配度；

向所述作答用户集合中与所述待作答问题的作答匹配度大于预设匹配度阈值的作答用户发送所述待作答问题的作答邀请。

13.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现权利要求1至10任意一项所述问题处理方法的步骤。

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