3、基于上下文感知的战场态势信息推荐

基于上下文感知的战场态势信息推荐

在信息化条件下，作战领域不断拓展，作战力量日益多元化和复杂化，战场态势数据量呈爆炸式增长。这些数据和信息具有高并发、强实时性和不完整性的特点，这就要求指挥控制系统必须及时准确地将态势信息推送给不同层级的作战人员。然而，传统的基于内容和协同过滤的“用户 - 项目”二维信息推荐系统已无法满足指挥官做出有效军事决策的需求。因此，提出一种基于上下文感知的战场态势信息推荐模型具有重要的现实意义。

1. 上下文感知的多维推荐模型

为了提高推荐效果，研究人员将态势信息集成到推荐过程中，尝试综合或利用额外信息（除用户和项目信息外）来估计用户对未评分项目的评分。当与用户和项目相关的不同情况被纳入推荐模型时，推荐模型从传统的二维推荐模型扩展为包含多个态势信息的多维推荐模型。

多维推荐模型的效用函数定义为：
$f : Users × Items × Contexts → Ratings$

其中，$Contexts$ 构成了情况的一组因素，进一步描述了为用户 - 项目分配特定分数的条件。该扩展模型的基本假设是，用户对项目的偏好不仅是项目本身的函数，也是用户和项目所处上下文的函数。

假设 $D_1, D_2, D_3, \cdots, D_n$ 表示多维推荐模型的维度，且 $D_1$、$D_2$ 分别是用户维度和项目维度，那么其余 $n - 2$ 个维度为态势维度。则效用函数 $f$ 可简化为：
$f : D_1 × D_2 × \cdots × D_n → R$

其中 $D_i$ 通常由属性 $A_{ij}$（$j = 1, 2, \cdots, k_i$）组成，可以写成这些属性的笛卡尔积，