面向指挥员关注的聚类推荐模型

• 作者: 罗兵 刘海潮 封皓君
• 来源期刊: 舰船电子工程
• 学科: 数学
• 关键词: 强化学习 聚类 行为模式 推荐模型
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 信息系统与指挥控制
• 页码范围: 35-39
• 页数: 5页
• 分类号: O141.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9730.2022.03.008

摘要

信息技术快速发展的条件下海量军事信息的大量涌现,人工查阅情报的传统方法已经不再适用,而人工制定或自动挖掘的关联规则难以捕获指挥员的关注方向,从而限制了大规模军事信息处理的性能.为了对不同关注点的指挥员提供个性化的信息推荐,文章提出了一种面向指挥员关注的基于强化学习的聚类推荐模型,通过强化学习从特定指挥员近期关注内容中学习到其行为模式,并使用聚类模型将尚未查看的信息推送到对应的指挥员,实现了从无差别信息共享到考虑角色关注的个性化关联目标.在真实世界的新闻数据集上验证表明,该模型针对具体指挥员进行新闻推荐的准确率较高.