摘要：為了更準確地將工作票推薦給具備解決問題能力的系統運維專家,對歷史工作票數據進行研究提出基于深度學習的工作票專家推薦算法。首先根據專業熟練度水平和領域知識構建專家能力模型,然后設計卷積神經網絡框架,在輸入層中引入注意力來提高模型對工作票文本特征提取能力,并度量與專家模型的匹配度,實現以推薦質量為依據的專家推薦。在真實的數據集上進行了實驗,結果表明與傳統的基于機器學習的推薦方法相比,該方法的準確率提升了6%,引入注意力可以有效學習特征權重。