面向军事信息服务的智能推荐技术

论文摘要

信息技术的飞速发展带来了信息爆炸问题,为有效解决军事信息的精准服务问题,首先分析了军内外目前可行解决方法,分别从用户建模技术、对象建模技术和推荐算法方面进行了详细的可行性技术分析。针对军事用户的特点,提出了一种基于ISM(Interpretative Structural Modeling Method)方法的军事文本信息智能推荐技术。并采用分层思想,对推荐系统进行了架构设计。最后,以美军"沙漠风暴"军事文本内容推荐为例,构建了军事用户角色的特征层次模型,实现了情报信息的智能推荐,解决了新用户推荐的"冷启动"问题。实验结果验证了提出的智能推荐算法,同时表明,面向军事信息服务的智能推荐技术具有很广阔的应用前景和现实意义。

论文目录

• 1 推荐技术简介
• 2 关键推荐技术分析
•   2.1 用户建模技术
•   2.2 对象建模技术
•     1) TF-IDF算法[9]
•     2) TextRank算法[10]
•     3) LSA/LSI算法[11]
•     4) LDA算法[12]
•   2.3 推荐算法
•     1) 协作过滤推荐算法[13]
•     2) 基于内容的推荐算法[14]
•     3) 基于网络结构的推荐算法[15]
•     4) 混合推荐算法
• 3 基于ISM的军事文本信息智能推荐
•   3.1 军事用户建模
•   3.2 推荐文本建模
•   3.3 基于内容的推荐
• 4 系统设计与案例分析
•   4.1 系统设计
•     1) 基础层
•     2) 数据层
•     3) 控制层
•     4) 应用层
•   4.2 案例分析
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王中伟,裘杭萍,孙毅,寇大磊

关键词: 军事信息服务,智能推荐,对象建模,协作过滤

来源: 指挥控制与仿真 2019年04期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 武器工业与军事技术,计算机软件及计算机应用

单位: 中国人民解放军陆军工程大学

分类号: E91;TP391.3

页码: 114-119

总页数: 6

文件大小: 1310K

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