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题名电网环境下基于深度学习的推荐系统算法研究
被引量：1
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作者
何成艳
刘姜
刘丽婕
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机构
贵州电网有限责任公司凯里台江供电局
贵州电网有限责任公司凯里供电局
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出处
《电子测量技术》
2020年第12期60-64,共5页
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基金
贵州国家电网省级重点科技项目(05220HL52170019)资助。
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文摘
针对电网数据种类复杂,传统数据推荐算法无法处理移动驱动数据,导致配电网信息过载,电网数据推荐存在效率低、误差高的问题,设计了基于深度学习的推荐系统算法模型。结果为构建基于SDAE和时间均模型混合的协同过滤推荐算法模型,引入大数据降维技术对高纬度数据进行降维,构建基于输入层、模型层、输出层和应用层的信息数据架构,实现大量复杂信息数据推荐。结果表明,所提算法模型误差为2.3%,对比当前方法大幅度降低,提高了数据推荐的准确度。
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关键词
SDAE
协同过滤推荐算法模型
推荐系统算法模型
数据降维
深度学习
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Keywords
SDAE
collaborative filtering recommendation algorithm model
recommendation system algorithm model
data reduction
deep learning
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分类号
TU966
[建筑科学]
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