ReliefF内容相似度的雷达情报按需分发

基于内容相似度的情报按需分发通过相似度计算形成用户的信息推荐,但是传统的相似度算法假定所有特征具有相同的重要程度,与目前已知事实相悖。为此,提出一种特征加权的内容相似度计算方法,该方法考虑各维特征对结果的不同影响,利用Relief F算法赋予特征权值,并根据特征的重要程度进行特征选择,最后通过计算情报之间的内容相似度,形成基于加权内容相似度的最近邻区,在此基础上预测新情报对用户的推荐度,并按兴趣程度实现雷达情报的按需分发。实验表明,该算法具有较好的推荐性能,预测效果优于传统的内容相似度推荐方法。