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针对电力大数据推荐结果排名没有考虑电网领域知识关联度,推荐结果的准确度不高的问题,提出了引入知识项关联度的协同过滤推荐算法AR-Item CF.通过计算用户推荐列表得到最终推荐结果.结果表明,该算法能有效地解决推荐结果关联度较低的问题,显著地提高了推荐结果的质量和推荐效率.
基于知识关联度的电力大数据协同过滤推荐算法
【摘 要】
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针对电力大数据推荐结果排名没有考虑电网领域知识关联度,推荐结果的准确度不高的问题,提出了引入知识项关联度的协同过滤推荐算法AR-Item CF.通过计算用户推荐列表得到最终
【机 构】
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东北电力大学信息工程学院,吉林省电力大数据智能信息处理工程技术研究中心,国家电网江苏省电力有限公司检修分公司,国家电网吉林省电力有限公司
【出 处】
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东北师大学报(自然科学版)
【发表日期】
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2018年01期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51437003);吉林省科技计划重点转化项目(20160623004TC,20180201092GX)
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