军事情报推荐技术发展综述

发布时间：2022-06-28 09:01

　　推荐技术作为解决情报过载的重要手段,已成为军事情报服务领域的研究重点之一,亟需根据现有研究成果进行总结综述,以期更好地服务于军事情报处理与利用。首先介绍推荐技术的军事应用背景、研究意义,其次,介绍推荐技术的一般框架,并对推荐技术的核心——推荐算法进行了重点综述,分析各类算法的优缺点,以及针对推荐算法应用于军事领域存在的问题给出解决方法;最后根据军事情报其应用特点,提出军事情报推荐技术未来可能研究的热点与方向,从而为后期研究提供依据与参考。 

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

推荐技术的一般框架

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种面向稀疏数据基于间接评分的协同过滤算法[J]. 张超,颜伟.  曲阜师范大学学报(自然科学版). 2019(03)
[2]加速交替最小二乘法推荐系统优化设计[J]. 张宏烈,刘佳星,刘艳菊,张惠玉.  科学技术与工程. 2019(14)
[3]权力聚合:今日头条算法推送的反思与规制探析[J]. 孙浩.  新媒体研究. 2019(09)
[4]面向军事信息服务的智能推荐技术[J]. 王中伟,裘杭萍,孙毅,寇大磊.  指挥控制与仿真. 2019(04)
[5]军事信息系统中基于内容流行度的情报分发模型研究[J]. 杨慧杰,刘娜,李国栋,陈健军.  中国电子科学研究院学报. 2019(03)
[6]基于Spark的Hybrid推荐算法的研究与实现[J]. 祝永志.  电子技术. 2018(12)
[7]基于用户动态画像的科技情报服务推荐模型构建研究[J]. 王益成,王萍.  情报理论与实践. 2019(04)
[8]Automatic Malware Classification via PRICoLBP[J]. YAN Hanbing,ZHOU Hao,ZHANG Honggang.  Chinese Journal of Electronics. 2018(04)
[9]ReliefF内容相似度的雷达情报按需分发[J]. 古秦弋,杨瑞娟,黄美荣,杨云飞,叶伟,李玥.  现代防御技术. 2018(03)
[10]浅谈兵器情报检索现状及服务创新模式[J]. 耿文红,张莉,陈晨.  中国高新区. 2018(12)

博士论文
[1]军事信息利用过程中的信息精准服务关键技术研究[D]. 马建威.国防科学技术大学 2014
[2]电子商务推荐系统关键技术研究[D]. 邓爱林.复旦大学 2003

硕士论文
[1]军事新闻个性化推荐关键技术研究[D]. 袁仁进.战略支援部队信息工程大学 2018
[2]基于时间效应和属性信息的推荐算法研究[D]. 叶宏图.西南交通大学 2018
[3]推荐系统中矩阵稀疏性问题的研究[D]. 张洪顺.北京交通大学 2018
[4]协同过滤推荐算法的稀疏性与可扩展性问题研究[D]. 毛宜钰.湖南科技大学 2017
[5]B2C电子商务企业盈利模式分析[D]. 郝震.河北经贸大学 2015
[6]个性化军事信息推荐中的链路预测方法研究[D]. 凌艳香.国防科学技术大学 2013



本文编号：3653927