【摘 要】
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网络大数据之间独立性较强,导致信息推荐难度较大,无法满足用户个性化要求。提出基于知识图谱的智能信息推荐模型。扩展与改进单元模型,设计领域知识模型,并动态更新知识图谱,设计学习者模型架构。利用牛顿-拉夫逊迭代法求取认知水平,界定信息推荐达成度,实现最优路径的智能信息推荐。仿真结果证明,所构建的模型信息推荐路径更优,且推荐精度更高,具有更高的实际应用价值。
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,成都工业学院,中国科学院大学
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网络大数据之间独立性较强,导致信息推荐难度较大,无法满足用户个性化要求。提出基于知识图谱的智能信息推荐模型。扩展与改进单元模型,设计领域知识模型,并动态更新知识图谱,设计学习者模型架构。利用牛顿-拉夫逊迭代法求取认知水平,界定信息推荐达成度,实现最优路径的智能信息推荐。仿真结果证明,所构建的模型信息推荐路径更优,且推荐精度更高,具有更高的实际应用价值。
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