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【目的】以众测报告为研究对象,探索众测报告作者属性、产品属性、文本、图片对预测众测报告有用性的作用。【方法】基于深度学习提取众测报告的文本特征和图片特征,使用全连接神经网络构建众测报告有用性预测模型,使用80%随机样本对不同输入组合下的模型进行训练学习,再以剩余样本作为测试集评估模型的预测效果。【结果】单独加入文本特征后,模型的预测效果提升4.24%;单独加入图片特征后,模型的预测效果提升5.21%;同时加入文本特征和图片特征后,模型的预测效果提升6.96%。【局限】深度学习提取的文本特征和图片特征