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基于大数据的兵力编组智能推荐算法研究

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针对海上作战中兵力推荐准确度不高的难题,提出一种基于历史案例挖掘的智能推荐方法.该方法使用激活函数,将当前可用兵力与基于历史案例挖掘的相似兵力编组进行有机结合,得到各个推荐编组的可用度,最后给出目前最高效的兵力推荐.实验与传统协同过滤的方法比较,速度更快、准确度更高,具有较强的鲁棒性.
Research on Intelligent Recommendation Algorithm for Troop Formation Based on Big Data
A smart recommendation method based on historical case mining is proposed to address the problem of low accura-cy in military force recommendation in maritime operations.This method uses an activation function to organically combine the cur-rent available forces with similar force groups based on historical case mining,obtaining the availability of each recommended group.Finally,the algorithm provides the most efficient force recommendation currently available.Compared with traditional collab-orative filtering methods,the experiment has faster speed,higher accuracy,and stronger robustness.

collaborative filteringforce recommendationdata mining

况贶、杨静

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武汉市武昌区张之洞路2号 武汉 430060

武汉数字工程研究所 武汉 430205

协同过滤 兵力推荐 数据挖掘

2024

舰船电子工程
中国船舶重工集团公司第709研究所 中国造船工程学会 电子技术学术委员会

舰船电子工程

CSTPCD
影响因子:0.243
ISSN:1627-9730
年,卷(期):2024.44(6)
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