社区问答（CQA）服务已经兴起，成为网民的流行知识共享模式。 通过用户之间的大量交互，个人能够获得令人满意的信息。 但是，用户在几分钟之内获得满意的答案是无效的。 用户必须检查一段时间内的进度，直到提交适当的答案。 我们将这个问题作为用户个性化的满意度预测任务来解决。 现有方法通常利用手动功能选择。 这是不希望的，因为它需要精心设计并且需要大量劳动。.在本文中，我们通过开发新的多实例深度学习框架解决了这个问题。 具体而言，在我们的环境中，每个问题都遵循多实例学习假设，在该假设中，可以将其获得的答