為了能夠深入挖掘態(tài)勢(shì)情報(bào)中的隱藏信息,提高推薦算法的準(zhǔn)確率和效率,解決傳統(tǒng)推薦方法對(duì)用戶(hù)和情報(bào)之間關(guān)聯(lián)不全面的問(wèn)題,提出基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的態(tài)勢(shì)情報(bào)推送方法.該方法首先將用戶(hù)情報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼壓縮,然后送入深度置信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推薦匹配,并在網(wǎng)絡(luò)末端引入條件向量對(duì)最終輸出進(jìn)行調(diào)整.仿真結(jié)果表明,本文方法的準(zhǔn)確率和召回率指標(biāo)均優(yōu)于傳統(tǒng)基于內(nèi)容和協(xié)同過(guò)濾的推薦方法,對(duì)用戶(hù)與情報(bào)之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的匹配更加準(zhǔn)確、全面. 

【文章來(lái)源】：空軍預(yù)警學(xué)院學(xué)報(bào). 2020,34(06)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于受限玻爾茲曼機(jī)的推薦算法研究[D]. 馬貝.東南大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3137855