摘要
本发明公开了一种综合表属性和用户行为信息的电力数据表推荐方法，包括获取信息数据；针对获取的信息数据进行预处理，同时划分预处理后的数据集为训练数据集和测试数据集；采用预处理得到的数据，构建协同过滤模型；构建最短路模型，计算最短路；采用构建的协同过滤模型和最短路模型，为用户推荐数据表；本发明还包括采用更新的用户行为数据和用户表信息，重新训练模型参数，完成实时的电力数据表推荐；本发明通过构建协同过滤模型，形成隐式推荐结果集；构建最短路模型，形成显式推荐结果集；结合显式和隐式推荐结果，有效解决数据表推荐过程对于用户行为信息和数据表血缘、主外键关系属性挖掘不足的问题；本发明的针对性增强、推荐性能提高。
