耦合内容相似度信息的贝叶斯隐式反馈推荐

• 作者: 王适之 申远 胡彪 黄志良
• 来源期刊: 舰船电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐算法 战场态势 贝叶斯隐式反馈 内容相似度
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 信息融合技术
• 页码范围: 35-39
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9730.2020.12.008

摘要

传统推荐算法如贝叶斯隐式反馈推荐算法都是围绕用户—态势需求度矩阵进行建模,只利用到用户和态势的交互行为信息,未利用到用户或态势的额外信息,而这些信息往往代表着用户对相关态势的潜在需求,充分利用这些额外信息,将有助于进一步提升刻画用户需求,提升用户建模的准确性.因此本章在贝叶斯隐式反馈推荐算法的基础上,融入用户和态势的相似度信息,提出一种耦合内容相似度信息的贝叶斯隐式反馈推荐算法.仿真结果表明,该算法能够充分挖掘用户与态势之间复杂的关系背后隐藏的用户潜在需求,提升战场态势推送的质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄志良		10	1	1.0	1.0
2	申远		6	0	0.0	0.0
3	胡彪		7	0	0.0	0.0
4	王适之		5	0	0.0	0.0