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问答社区中的热门问题的预测方法及系统

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摘要

本发明涉及一种问答社区中的热门问题的预测方法，属于热门内容预测领域，解决了现有技术中采用的相关信息少，对热门问题的识别率和识别精度低的问题。预测方法包括：从问答社区中获取多个样本问题数据，其中，多个样本问题数据包括：问题的用户属性数据、问题的文本属性数据、问题的元数据属性数据和问题的时间属性数据；将多个样本问题数据转换为输入矩阵；根据输入矩阵构建全卷积神经网络，并对全卷积神经网络进行训练以获得全卷积神经网络预测模型；以及利用全卷积神经网络预测模型对待识别问题进行预测，以确定待识别问题的类别，其中，待识别问题的类别包括热门问题和冷门问题。采用全面信息能够提高热门问题的识别率和识别精度。

著录项

  • 公开/公告号CN111581382A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-08-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京航空航天大学;

    申请/专利号CN202010357802.3

  • 发明设计人 张莉;赵丽娴;蒋竞;

    申请日2020-04-29

  • 分类号G06F16/35(20190101);G06F16/9536(20190101);G06Q50/00(20120101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11386 北京天达知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人牛洪瑜

  • 地址 100191 北京市海淀区学院路37号

  • 入库时间 2023-12-17 11:41:09

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-25

    公开

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