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

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.

关键词：SOM、时间权重、资源、快速精确检索、个性化推荐

所属期刊栏目：12

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国南方电网有限责任公司科技项目

在线出版日期：2022-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：121-126