本发明公开了一种问答网站中专家推荐方法及系统，属于信息检索技术领域，方法包括：获取全体用户的问答特征向量，将问答特征向量输入预建立的门控循环网络模型，得到时域语义特征向量；根据用户的共同回答和关注关系构建共同回答‑关注网络图；将时域语义特征向量输入预建立的图卷积神经网络中学习共同回答‑关注网络图的拓扑结构，得到空域社交特征向量；将空域社交特征向量输入全连接层进行分类，得到分类特征向量，分类特征向量中值为1的元素对应的用户为专家，得到专家列表；获取专家的用户特征向量和指定问题特征向量，计算专家的用户特征向量和指定问题特征向量的余弦相似度，将余弦相似度大于预设阈值对应的专家作为推荐结果。