运用深度置信网络的态势情报推送方法

摘要

为了能够深入挖掘态势情报中的隐藏信息,提高推荐算法的准确率和效率,解决传统推荐方法对用户和情报之间关联不全面的问题,提出基于深度置信网络的态势情报推送方法.该方法首先将用户情报数据进行编码压缩,然后送入深度置信网络进行推荐匹配,并在网络末端引入条件向量对最终输出进行调整.仿真结果表明,本文方法的准确率和召回率指标均优于传统基于内容和协同过滤的推荐方法,对用户与情报之间关联关系的匹配更加准确、全面.