一种基于卷积神经网络的问答社区标签推荐方法

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络的问答社区标签推荐方法，具体是涉及对问答社区中的问题数据集先进行数据预处理，再通过词嵌入建立矩阵，利用Mikilovo方法将训练集的矩阵变成三维矩阵，然后用卷积神经网络模型对三维矩阵进行训练，最后利用训练完成的模型对问答社区中的新问题进行标签推荐，是一种基于卷积神经网络的问答社区标签推荐方法。具有如下突出特点和优点：第一，引入卷积层，能对特征进行准确提取，可以进行更精准的匹配；第二，卷积神经网络处理大型图片的能力使得其可以处理较大的数据集；第三，卷积神经网络在图片处理中的迁移性，使得其用在标签推荐中也能有很好的迁移性。