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摘要
随着人工智能和机器学习等几项重要技术的发展,使得大数据渗透各个领域并伴随着各种网络化的应用。文中主要研究异构大数据环境下的深度关联挖掘方法,构造了一个层次混合网络模型来描述不同实体之间的多类型关系,并设计了一个基于深度强化学习框架的智能路由器,让其结合模型,最终实现了一种智能推荐机制,用于支持学术大数据环境下用户的协同工作。实验结果表明,相对现有方法,提出的方法具有较好的性能,并且能够满足实际需求。
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单位湖北师范大学; 西安医学高等专科学校
