發(fā)布時間：2018-08-03 07:31

【摘要】：提出了基于協(xié)同過濾的電力信息運維知識個性化推薦模型.首先給出了電力信息運維知識個性化推薦模型的建立流程;其次引入隱式評分機制,將運維人員的學習行為轉換為對電力信息運維知識的隱式評分;再次對傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法的不足進行改進;最后基于改進協(xié)同過濾算法構建個性化推薦模型,對電力信息運維知識進行推薦.實驗結果表明,該個性化推薦模型能夠有效提高推薦效果,具有實際意義.
[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】： 東北電力大學信息工程學院;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】：國家自然科學基金資助項目(51277023) 吉林省科技計劃重點轉化項目(20140307008GX)
【分類號】：F426.61;TP391.3

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本文編號：2161045