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基于机器学习的核电文档个性化推荐系统研究

作者:刘帝勇; 杨强机器学习大数据文档管理个性化推荐系统协同过滤算法基于图的推荐模型

摘要:本文对采用个性化推荐的方式来辅助用户开展文件检索进行研究,根据用户历史搜索记录以及用户网站行为日志进行分析来推荐用户想要的搜索结果,变被动搜索为主动推荐。文章从推荐系统的建设思路、总体架构设计、数据采集来源分析、数据处理策略、推荐引擎的模型设计、机器学习计算框架选择几个部分来开展研究。重点阐述了基于文件的协同过滤算法叠加基于图的推荐模型的算法核心。通过计算文件之间的相似度,并根据文件的相似度以及用户的历史行为生成推荐列表,再根据岗位、知识点等实体关联所建立的关系图来对推荐结果进行过滤、排序。通过开展基于机器学习的文档个性化推荐研究,为基于大数据及人工智能技术的文档及信息资源开发利用做了有益的探索。

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电力大数据

《电力大数据》(月刊)创刊于1977年,由贵州电网有限责任公司主管,贵州电网有限责任公司电力科学研究院;贵州省电机工程学会主办,CN刊号为:52-1170/TK,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电力大数据》主要刊登人工智能、大数据分析、云计算、泛在物联网、移动作业、区块链等技术在电力系统的应用研究最新成果,涉及电力设备制造、规划设计、发电、输电、供电、配电、用电、调度、电力市场交易等方面。

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