基于关联关系的海洋数值预报数据推荐算法研究

• 作者: 李学强 解玉琪 赵文洋
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 海洋数值预报 数据推荐 关联分析 信息挖掘 数据获得 语义分析
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与应用
• 页码范围: 56-60
• 页数: 5页
• 分类号: TN919-34|TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2021.02.013

摘要

随着探测设备的不断发展,海洋数据的数据量呈爆炸式增长,针对海洋数值预报研究者难以从海量数据中获取自身所需数据信息的问题,文中提出基于"主题模型-关联分析-相似度对比"架构的推荐算法.该推荐算法通过关联分析挖掘海洋数值预报文献中的有效信息,建立从用户任务到所用数据的关联关系表,将新用户的研究任务与关联关系表逐条对比,最终获得该用户所需数据并进行推荐.实验结果表明,该算法避免了推荐算法中冷启动的问题,还能够对用户研究任务进行语义分析,推荐准确率与推荐召回率分别达到了77.5％和75.6％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李学强		3	0	0.0	0.0
2	赵文洋		2	0	0.0	0.0
3	解玉琪		2	0	0.0	0.0