基于加权内容相似度的雷达情报推荐技术研究

摘要

为了提升雷达情报系统的情报分发性能,研究个性化推荐算法在雷达情报按需推送上的应用.针对传统相似度算法对所有特征一视同仁,造成重要特征作用不突出的问题,提出一种基于ReliefF 加权内容相似度的雷达情报推荐算法.该算法选择主要特征,形成基于加权内容相似度的最近邻集合,再通过推荐预测算法并设定评价阈值形成雷达情报推荐.实验结果表明,基于加权内容相似度的情报推荐算法能较好地完成雷达情报推荐,其推荐性能优于传统内容相似度算法;合理设置算法中最近邻数目和评价阈值可使准确率和召回率均较高.