【摘 要】
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为了满足军事人员关键信息需求，以及提高用户获取信息的效率，研究了基于用户画像的军事信息推荐方法。首先，构建了以人格特征、决策风格和知识结构为主的军事用户信息需求风格；然后，分析挖掘了军事用户信息需求特征，设计了基于用户情景的推荐算法，并采用改进的Apriori关联规则挖掘算法，设计了基于规则学习的协同过滤推荐算法；最后，对上述2种算法进行了集成，生成了基于用户画像的军事信息推荐方法。试验结果表明，
【机 构】
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北京信息科技大学智能信息处理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金（62176023）资助项目；
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为了满足军事人员关键信息需求，以及提高用户获取信息的效率，研究了基于用户画像的军事信息推荐方法。首先，构建了以人格特征、决策风格和知识结构为主的军事用户信息需求风格；然后，分析挖掘了军事用户信息需求特征，设计了基于用户情景的推荐算法，并采用改进的Apriori关联规则挖掘算法，设计了基于规则学习的协同过滤推荐算法；最后，对上述2种算法进行了集成，生成了基于用户画像的军事信息推荐方法。试验结果表明，该方法在提高用户满意度的同时降低了平均绝对误差。
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