随着互联网技术与智能设备的不断发展,人们传统以来的问答行为逐渐从线下拓展到了线上,出现了最早一批线上问答平台。传统问答平台在引入社会化关系后蓬勃发展,成为人们解决问题、分享信息的重要平台。社会化问答平台在不断发展的同时,平台的信息服务也面临越来越多的问题,诸如用户寻找到自己想要信息的难度越来越大。而信息推荐作为解决信息过载的有利手段、信息服务的重要内容,成为社会化问答平台信息服务中值得研究与讨论的内容。本研究从信息服务的角度,以社会化问答平台为研究对象,结合个性化服务、个性化信息推荐、推荐系统的相关研究为基本理论基础,探讨了社会化问答平台的信息推荐服务。首先,在广泛阅读社会化问答平台、信息传播、信息组织、用户信息行为相关文献的基础上,结合社会化问答平台的相关用户、信息特征,分别对信息服务的主客体、内容与手段进行了分析,据此分析总结并详细阐述了社会化问答平台四种信息推荐服务的具体模式,包括定题信息推荐、挖掘信息推荐、基于关注的信息推荐与热门信息推荐。接着将信息推荐服务模式结合推荐系统的基本框架,基于四种推荐模式,对问答平台信息流进行了分层构建,从信息收集层、预处理层、推荐层和信息呈现与交互层四个层面展开,详细阐述了社会化问答平台信息推荐服务的基本框架与流程。最后对国内社会化问答平台“知乎”进行案例分析,以用户的角度,将“知乎”信息推荐系统中用户可感知到的各个模块进行分析,归纳整理各模块中不同推荐方式,验证了所分析的具体推荐模式与服务流程均成立,并对“知乎”的信息推荐服务提出了一定的评价与建议。本文系中央高校基本科研业务费专项资金项目“社交化问答平台信息质量感知模型及推荐算法研究”(CCNU16A02035)课题组成部分及研究成果之一。