【摘 要】
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针对协同过滤推荐算法中存在的推荐准确性不高、降噪效果差及模型具有随机性等问题,本文将自编码和神经网络相融合,依据数据空间组成、数据空间不断改变的规律,调整非线性数据降噪,在对气象矩阵加噪处理的基础上,改进交叉卷积气象向量矩阵,有效纠正局部偏差数据,剔除噪声数据,进而基于观测数据自适应机理模式,对数据降噪流程进行可行性改进,有效提高降噪效果,获取实时准确数据.
【机 构】
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青岛杰瑞工控技术有限公司,山东 青岛 266000
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针对协同过滤推荐算法中存在的推荐准确性不高、降噪效果差及模型具有随机性等问题,本文将自编码和神经网络相融合,依据数据空间组成、数据空间不断改变的规律,调整非线性数据降噪,在对气象矩阵加噪处理的基础上,改进交叉卷积气象向量矩阵,有效纠正局部偏差数据,剔除噪声数据,进而基于观测数据自适应机理模式,对数据降噪流程进行可行性改进,有效提高降噪效果,获取实时准确数据.
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