【摘要】：提出了基于協(xié)同過濾的電力信息運(yùn)維知識(shí)個(gè)性化推薦模型.首先給出了電力信息運(yùn)維知識(shí)個(gè)性化推薦模型的建立流程;其次引入隱式評(píng)分機(jī)制,將運(yùn)維人員的學(xué)習(xí)行為轉(zhuǎn)換為對(duì)電力信息運(yùn)維知識(shí)的隱式評(píng)分;再次對(duì)傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法的不足進(jìn)行改進(jìn);最后基于改進(jìn)協(xié)同過濾算法構(gòu)建個(gè)性化推薦模型,對(duì)電力信息運(yùn)維知識(shí)進(jìn)行推薦.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該個(gè)性化推薦模型能夠有效提高推薦效果,具有實(shí)際意義.
[Abstract]:A personalized recommendation model of power information operation and maintenance knowledge based on collaborative filtering is proposed. Firstly, the establishment process of the personalized recommendation model of power information operational and maintenance knowledge is given, and then the implicit scoring mechanism is introduced to convert the learning behavior of the operator into the implicit score of the power information operation and maintenance knowledge. Thirdly, the shortcomings of the traditional collaborative filtering algorithm are improved. Finally, the personalized recommendation model is constructed based on the improved collaborative filtering algorithm to recommend the knowledge of power information operation and maintenance. The experimental results show that the personalized recommendation model can effectively improve the recommendation effect and has practical significance.
【作者單位】： 東北電力大學(xué)信息工程學(xué)院;國家電網(wǎng)吉林省電力有限公司信息通信公司;江蘇省電力公司檢修分公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51277023) 吉林省科技計(jì)劃重點(diǎn)轉(zhuǎn)化項(xiàng)目(20140307008GX)
【分類號(hào)】：F426.61;TP391.3

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本文編號(hào)：2161045