船舶总体性能APP智能推荐应用研究
洪华军1
王春艳2
1.中国船舶科学研究中心 无锡 2140822.中船重工奥蓝托无锡软件技术有限公司 无锡 214082
摘要：考虑到船舶专业领域科学研究的复杂性和探索性,科研人员在进行船舶总体性能预报、评价、优化时,无法从众多船舶总体性能领域仿真计算软件(简称APP)中快速筛选出贴合当前研究目标的最优APP.提出基于深度学习的船舶总体性能APP智能推荐模型,构建科研人员数据和船舶总体性能APP的多维特征向量,通过深度神经网络提取人员特征和APP特征,计算特征间的余弦相似度,并以APP评分、APP计算任务统计量、APP访问统计量等融合信息作为衡量相似度标准进行模型训练并生成推荐模型.研究结果表明,推荐模型能主动为科研人员推荐精准APP,帮助科研人员快速找到合适的船舶性能APP,实现APP个性化智能推荐.与其他两种传统方法相比,在精度、误差、F1值方面都有良好表现.
关键词：深度学习智能推荐深度神经网络
分类号：TP391.3(计算技术、计算机技术)
资助基金：船舶总体性能创新研究开放基金(25422217)
论文发表日期：2025-11-20
在线出版日期：2026-01-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 3179-3184 )
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