基于卷积神经网络的用户满意度仿真方法及系统

本发明公开了基于卷积神经网络的用户满意度仿真方法及系统，包括采集用户的行为数据和产品测试数据，对行为数据和产品测试数据进行预处理；采用卷积神经网络对行为数据进行特性规律提取获得特性数据，对特性数据进行行为语义识别获得语义数据；将产品测试数据与语义数据进行关联获得关联数据，根据关联数据进行有向加权获得数据权重，采用语义数据和数据权重构造满意度函数；根据满意度函数构建用户满意度仿真模型，优化用户满意度仿真模型，将待仿真数据输入用户满意度仿真模型，输出仿真结果。该方法不仅提高用户满意度仿真的精度，同时具有较好的可解释性，直接应用于用户满意度仿真系统中。