本文關(guān)鍵詞：基于因子分解機與情景感知的企業(yè)知識推薦方法研究

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【摘要】：目前基于情景的知識推薦算法大部分采用的是基于情景過濾的方法。本文采用情景建模方法,基于因子分解機與情景感知,提出一種新的企業(yè)知識推薦算法,結(jié)合知識情景數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成特征向量的方法,實現(xiàn)有效利用企業(yè)數(shù)據(jù)來適應(yīng)員工的個性化知識需求,并進行針對性的知識推薦。最后,本文通過兩組實驗驗證了該算法在稀疏數(shù)據(jù)中仍有較好的推薦質(zhì)量,并能在線性時間內(nèi)完成預(yù)測任務(wù)。
【作者單位】： 寧波大學(xué)機械工程與力學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 知識推薦 因子分解機 情景感知 推薦系統(tǒng)
【基金】：浙江省自然科學(xué)基金項目(LY14G010003,Y16G010006) 浙江省公益性技術(shù)應(yīng)用研究計劃項目(2014C31087,2016C31047) 國家自然科學(xué)基金項目(71071081)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 1引言知識是企業(yè)競爭優(yōu)勢的重要因素,也是不斷驅(qū)動企業(yè)價值遞增的主要因素【1】。隨著企業(yè)信息化的推進,國內(nèi)外企業(yè)利用知識管理系統(tǒng)已然實現(xiàn)了企業(yè)內(nèi)部知識的管理、共享和重用。然而隨著系統(tǒng)中的知識量不斷增加,企業(yè)知識管理出現(xiàn)了知識泛濫、知識迷航等現(xiàn)象,這也導(dǎo)致員工獲取

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本文編號：861379