基于协同过滤的电力信息运维知识个性化推荐模型

发布时间：2018-08-03 07:31

【摘要】：提出了基于协同过滤的电力信息运维知识个性化推荐模型.首先给出了电力信息运维知识个性化推荐模型的建立流程;其次引入隐式评分机制,将运维人员的学习行为转换为对电力信息运维知识的隐式评分;再次对传统协同过滤算法的不足进行改进;最后基于改进协同过滤算法构建个性化推荐模型,对电力信息运维知识进行推荐.实验结果表明,该个性化推荐模型能够有效提高推荐效果,具有实际意义.
[Abstract]:A personalized recommendation model of power information operation and maintenance knowledge based on collaborative filtering is proposed. Firstly, the establishment process of the personalized recommendation model of power information operational and maintenance knowledge is given, and then the implicit scoring mechanism is introduced to convert the learning behavior of the operator into the implicit score of the power information operation and maintenance knowledge. Thirdly, the shortcomings of the traditional collaborative filtering algorithm are improved. Finally, the personalized recommendation model is constructed based on the improved collaborative filtering algorithm to recommend the knowledge of power information operation and maintenance. The experimental results show that the personalized recommendation model can effectively improve the recommendation effect and has practical significance.
【作者单位】： 东北电力大学信息工程学院;国家电网吉林省电力有限公司信息通信公司;江苏省电力公司检修分公司;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51277023) 吉林省科技计划重点转化项目(20140307008GX)
【分类号】：F426.61;TP391.3

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