【摘 要】
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为了解决当前设备画像推荐算法采用的训练数据较少,无法充分体现设备故障特征,存在数据稀疏问题和扩展性问题的弊端,提出一种基于大数据技术的设备画像推荐算法;将专家知识库
【机 构】
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科学技术部科技人才交流开发服务中心,北京科技大学自动化学院,广道高新（北京）科技有限公司
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为了解决当前设备画像推荐算法采用的训练数据较少,无法充分体现设备故障特征,存在数据稀疏问题和扩展性问题的弊端,提出一种基于大数据技术的设备画像推荐算法;将专家知识库控制策略资源作为推荐资源,通过开源MapReduce技术完成对其的处理,把开源怀卡托智能分析环境和Hadoop大数据处理平台结合在一起,为设备画像推荐算法提供依据;通过k-means算法对设备故障进行聚类;利用评分矩阵相似性和设备画像特征相似度加权的思想对相似性进行计算,将相似度最大的前若干结果作为最近邻;为了保证推荐准确性,通过奇异值分解算法
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