典型文献
基于用户画像的军事信息推荐方法
文献摘要：
为了满足军事人员关键信息需求,以及提高用户获取信息的效率,研究了基于用户画像的军事信息推荐方法.首先,构建了以人格特征、决策风格和知识结构为主的军事用户信息需求风格;然后,分析挖掘了军事用户信息需求特征,设计了基于用户情景的推荐算法,并采用改进的Apri-ori关联规则挖掘算法,设计了基于规则学习的协同过滤推荐算法;最后,对上述2种算法进行了集成,生成了基于用户画像的军事信息推荐方法.试验结果表明,该方法在提高用户满意度的同时降低了平均绝对误差.
文献关键词：
军事信息推荐;决策风格;信息需求风格;集成学习;协同过滤
中图分类号：
作者姓名：
谢少辉;段旭磊;张仰森;侯振瑜;陈琳;范国梁
作者机构：
北京信息科技大学智能信息处理研究所 北京 100101;中国科学院自动化研究所 北京 100190
文献出处：
引用格式：
[1]谢少辉;段旭磊;张仰森;侯振瑜;陈琳;范国梁-.基于用户画像的军事信息推荐方法)[J].指挥信息系统与技术,2022(03):72-77,84
A类：
军事信息推荐,信息需求风格,Apri
B类：
用户画像,推荐方法,军事人员,关键信息,获取信息,人格特征,决策风格,知识结构,用户信息需求,需求特征,ori,关联规则挖掘,挖掘算法,基于规则,规则学习,协同过滤推荐算法,用户满意度,平均绝对误差,集成学习
AB值：
0.259386
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