推荐系统在钻井作业安全检测上的研究及应用

发布时间：2017-09-05 03:54

  本文关键词：推荐系统在钻井作业安全检测上的研究及应用

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【摘要】：智慧油田时代对油田各项业务提出了新的要求。通过研究推荐系统,结合机器学习技术,设计并实现一个用于钻井工人作业安全检查的推荐系统。系统基于统计机器学习、K近邻技术对油田工人作业违章数据进行分析、挖掘、预测,从而推荐出最优安全检测顺序。系统通过对油田大数据的清洗、学习,用于钻井工人安全检测作业方面,并通过设计的推荐系统计算出理想的检测顺序,具有一定的现实意义。
【作者单位】： 西南石油大学计算机科学学院;
【关键词】： 推荐系统 统计机器学习 K近邻 安全检测
【基金】：国家自然科学基金(61379089,41604114) 西南石油大学大学生创新创业训练计划资助201510615085
【分类号】：TE28;TP391.3
【正文快照】： 引言 推荐系统[1-2]被广泛用于电子商务大数据领域,帮助用户从海量信息中快速发现能够满足他们兴趣和需求的信息。推荐系统有着许许多多的方法,例如基于内容的推荐[3-4]、基于三支决策的推荐[5]等。 基于内容的推荐是指根据用户选择的对象,推荐其他类似属性的对象作为推荐,，

本文编号：795674