典型文献
基于自组织映射网络与时间权重的电力企业大学资源快速精准检索方法研究
文献摘要：
电力企业大学在线学习平台是培训电力员工的有效手段,为快速精准检索平台资源,该文提出一种基于自组织映射网络SOM(Self-Organizing Feature Map,SOM)和时间权重的资源快速精准检索方法.该方法首先利用SOM神经网络算法对用户特征集进行聚类,并根据聚类群组生成关联资源集群构建用户资源快速推荐库;然后根据用户浏览历史记录与本次搜索时间的远近对浏览资源赋予时间权重,根据所赋时间权重更新用户特征集并再聚类,获得再聚类群组生成的关联资源集群,进而得到接近用户期望的资源快速推荐库,从而实现对平台资源快速精准检索.通过电力企业大学在线学习平台对该方法进行验证.结果表明,该方法在采用指数型权重函数时,新老员工在电力企业大学在线学习平台资源搜索具有较高的正确率和快速性,可实现对平台资源的快速精准检索.
文献关键词：
SOM;时间权重;资源;快速精确检索;个性化推荐
中图分类号：
作者姓名：
郝腾飞;郭建龙;刘晓;冯伟夏;熊山
作者机构：
广东电网有限责任公司培训与评价中心,广州 510520
文献出处：
引用格式：
[1]郝腾飞;郭建龙;刘晓;冯伟夏;熊山-.基于自组织映射网络与时间权重的电力企业大学资源快速精准检索方法研究)[J].科技创新与应用,2022(25):121-126
A类：
快速精确检索
B类：
自组织映射网络,时间权重,电力企业,企业大学,检索方法,在线学习平台,电力员工,检索平台,平台资源,SOM,Self,Organizing,Feature,Map,神经网络算法,用户特征,征集,类群,群组,浏览,历史记录,搜索时间,远近,权重更新,新用户,近用,指数型,权重函数,索具,快速性,个性化推荐
AB值：
0.323443
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