本发明涉及一种基于区域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，再通过建立词典生成句向量，在卷积层中，对数据集中的每个问题中的每个单词都进行词嵌入处理，然后用区域卷积神经网络模型对句向量进行训练，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。具有如下突出特点和优点：第一，引入双向循环卷积层，结合单词的上下文对单词进行表示，可以更好的反应句子中单词之间的联系，双向循环结构可以准确抓取单词的上下文；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。