原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
为了解决当前设备画像推荐算法采用的训练数据较少,无法充分体现设备故障特征,存在数据稀疏问题和扩展性问题的弊端,提出一种基于大数据技术的设备画像推荐算法;将专家知识库控制策略资源作为推荐资源,通过开源MapReduce技术完成对其的处理,把开源怀卡托智能分析环境和Hadoop大数据处理平台结合在一起,为设备画像推荐算法提供依据;通过k-means算法对设备故障进行聚类;利用评分矩阵相似性和设备画像特征相似度加权的思想对相似性进行计算,将相似度最大的前若干结果作为最近邻;为了保证推荐准确性,通过奇异值分解算法,针对评分矩阵通过各行设备故障评分均值对各行缺少值进行填充,获取填充评分矩阵,为目标故障推荐专家知识规则和控制策略;经验证,所提算法推荐准确性高.
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文献信息
篇名 基于大数据技术的专家知识库设备画像推荐算法研究
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 大数据技术 设备画像 推荐 工业控制
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 设计与应用
研究方向 页码范围 225-229
页数 5页 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.12.050
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王烨 3 4 1.0 2.0
2 郭玲利 北京科技大学自动化学院 4 2 1.0 1.0
3 杨善友 1 1 1.0 1.0
4 程龙 1 1 1.0 1.0
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计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
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