基于深度学习模型针对问答社区进行问题热度预测的方法和系统

摘要

本发明涉及一种基于深度学习模型针对问答社区进行问题热度预测的方法和系统。包括：S1.获取问答社区中的历史信息，对数据进行预处理，利用数据训练问题热度预测神经网络模型，问题热度预测模型利用了深度神经网络技术和点过程数学模型，包括一层后验注意力机制来建模问答社区的特点；待训练稳定后，可得到有最优参数的预测模型；S2.获取待预测问题的已有信息，包括该问题和已观察到的回答的文本信息、时间信息、回答撰写者的被关注人数信息，这些信息将进行一定的预处理后输入到模型中，得出热度预测结果。本发明充分利用问答社区的历史数据，满足了需求方对预测结果更细致更准确的需求，使需求方可以根据预测出的问题热度提早采取相应的应对策略。