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天基数据混合推荐方法研究 预览 被引量:2

The Research on Space-based Data Hybrid Recommendation Algorithm
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摘要 数据推荐技术能够主动地满足用户对数据的需求,提高用户对数据的获取效率,该技术已经在电商系统中得到了广泛应用。然而,现有的数据推荐算法无法很好地适应天基数据的特点。新提出的天基数据混合推荐方法基于模式挖掘、兴趣关系图和相似度聚类技术实现,能够使推荐的天基数据在内容上主动匹配用户的潜在需求,从而提高用户使用天基数据的效率。 The data recommendation could enhance the efficiency of data acquisition and it is already widely used in the electronic business system.However,existing recommendation algorithms could not match with the space-based data.A new space-based hybrid recommendation method has been proposed in this paper.This method is implemented based on pattern mining,interest relation graph and similarity clustering.The contents of recommendation results could meet user's potential demand and enhance the efficiency of space-based acquisition.
作者 杜楚 彭会湘 李峰 王长力 DU Chu1, PENG Hui-xiang1, LI Feng1, WANG Chang-li2 (1. The 54th Research Institute of CETC, Shijiazhuang Hebei 050081, China; 2. Unit 91635, PLA, Beijing 102249, China)
出处 《无线电工程》 2017年第5期15-18,共4页 Radio Engineering of China
基金 中国博士后科学基金资助项目(2016M600197)
关键词 天基数据 推荐算法 天基数据混合推荐 模式挖掘 相似度聚类 space-based data recommendation algorithm space-based data hybrid recommendation pattern mining similarity clustering
作者简介 杜楚 男,(1987-),博士,工程师。主要研究方向:航天地面应用。 彭会湘 男,(1973-),研究员。主要研究方向:航天地面应用。
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参考文献14

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