针对军事信息系统用户对于软件使用底数不清、使用习惯不明的问题，结合海军信息系统用户工作特点，提出一种基于机器学习的军事信息系统用户画像技术。该技术基于海军信息系统用户的大量历史数据，运用机器学习技术构建用户软件使用标签和用户网页关注动态标签，更为清晰地描述海军信息系统用户特征和使用习惯，能为海军信息系统需求迭代和改进完善提供有益支撑。仿真结果表明，提出的方法可有效支撑军事信息系统应用需求。
A machine learning based military information system user profiling technology is proposed to address the issue of unclear software usage and habits among military information system users, combined with the working characteristics of naval information system users. This technology is based on a large amount of historical data of naval information system users, and uses machine learning technology to construct user software usage tags and dynamic tags for user webpage attention, which can more clearly describe the characteristics and usage habits of naval information system users and provide beneficial support for the iteration and improvement of naval information system requirements. The simulation results show that the proposed method can effectively support the application requirements of military information systems.
2024,46(24): 143-148 收稿日期：2023-9-18
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2024.24.024
分类号：E9
作者简介：刘静涛(1981-),男,硕士,高级工程师,研究方向为数据工程、大数据
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