%0 Journal Article
%A 卢焱鑫
%A 李永峰
%A 信明权
%A 李效宁
%A 刘树波
%T 基于LSTM的水利信息分发实时推荐算法
%D 2020
%R 10.11988/ckyyb.20181201
%J 新澳门游戏网站入口
院报
%P 137-143
%V 37
%N 3
%X 随着水利信息化建设的逐步深入,水情信息的实时推荐需求越来越强烈。水利数据具有很强的时效性,要求推荐系统能够提供实时推荐服务。基于用户的协同过滤算法和基于信息的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering,ItemCF)是推荐领域常用的2种算法,但两者在本质上都属于离线算法,不能满足水情信息分发实时性要求。提出了一种基于长短期记忆神经网络(Long-Short-Term Memory,LSTM)的水情信息分发实时推荐算法并对其优化。实验结果表明:基于LSTM的实时推荐算法在推荐时延方面最优,而优化的结合二分类模型和ItemCF推荐结果的实时推荐算法在推荐准确率方面最优,设计实现优化的基于LSTM的实时推荐算法综合效果较好,在保证水情信息推荐准确性的同时保证了推荐实时性。
%U http://ckyyb.crsri.cn/CN/10.11988/ckyyb.20181201