计算机工程与科学

作者：高永强, 张之明, 王宇涛

单位：1.武警工程大学信息工程学院，陕西 西安 710086；2.中国人民武装警察部队贵州省总队，贵州 贵阳 550081

关键词：军事训练,推荐算法,深度学习,因子分解机,

基金：军内科研项目基金（WJ2020A020003）;军事理论课题基金（WJJY21JL0286）

为了将推荐系统应用到军事训练领域，充分发挥军事训练大数据在个性化训练方面的价值，提出了一种基于深度学习的混合推荐模型Cross-DeepFM。首先采集和预处理真实军事训练数据，构建出自定义军事训练数据集；然后将深度残差神经网络、深度交叉网络和因子分解机相结合，设计了Cross-DeepFM模型结构并对模型细节进行分析；最后在自定义军事训练数据集上进行了实验与分析比较。实验结果表明，该模型与主流推荐模型相比具有更高的准确度，可有效完成军事训练个性化推荐任务。

来源：2022年第8期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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