Otwarty dostęp

A long command subsequence algorithm for manufacturing industry recommendation systems with similarity connection technology

Siyu Huang

Siyu Huang

  • School of Mathematics and Computer Science, Quanzhou Normal UniversityQuanzhou, China
  • Fujian Provincial Key Laboratory of Data Intensive ComputingQuanzhou, China
  • Key Laboratory of Intelligent Computing and Information Processing, Fujian Province UniversityQuanzhou, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Huang, Siyu
, 
Xueyan Huang

Xueyan Huang

School of Educational Science, Quanzhou Normal UniversityQuanzhou, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Huang, Xueyan
, 
Taisheng Zeng

Taisheng Zeng

  • School of Mathematics and Computer Science, Quanzhou Normal UniversityQuanzhou, China
  • Fujian Provincial Key Laboratory of Data Intensive ComputingQuanzhou, China
  • Key Laboratory of Intelligent Computing and Information Processing, Fujian Province UniversityQuanzhou, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Zeng, Taisheng
, 
Danlin Cai

Danlin Cai

  • School of Mathematics and Computer Science, Quanzhou Normal UniversityQuanzhou, China
  • Fujian Provincial Key Laboratory of Data Intensive ComputingQuanzhou, China
  • Key Laboratory of Intelligent Computing and Information Processing, Fujian Province UniversityQuanzhou, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Cai, Danlin
 oraz 
Daxin Zhu

Daxin Zhu

  • School of Mathematics and Computer Science, Quanzhou Normal UniversityQuanzhou, China
  • Fujian Provincial Key Laboratory of Data Intensive ComputingQuanzhou, China
  • Key Laboratory of Intelligent Computing and Information Processing, Fujian Province UniversityQuanzhou, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Zhu, Daxin
  
30 wrz 2022
A long command subsequence algorithm for manufacturing industry recommendation systems with similarity connection technology's Cover Image
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Zacytuj
Pobierz okładkę
Data publikacji: 30 wrz 2022
Zakres stron: 789 - 798
Otrzymano: 20 maj 2022
Przyjęty: 16 sie 2022
DOI: https://doi.org/10.2478/amns.2021.2.00232
Słowa kluczowe
© 2023 Siyu Huang et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Fig. 1

Data dimension reduction and filtering
Data dimension reduction and filtering

Fig. 2

Precision of BMR, BFR, TBRR and LSCR
Precision of BMR, BFR, TBRR and LSCR

Fig. 3

Recall of BMR, BFR, TBRR and LSCR
Recall of BMR, BFR, TBRR and LSCR

Fig. 4

F1-MEASURE of BMR, BFR, TBRR and LSCR
F1-MEASURE of BMR, BFR, TBRR and LSCR

Fig. 5

MAE of BMR, BFR, TBRR and LSCR. MAE, mean average error
MAE of BMR, BFR, TBRR and LSCR. MAE, mean average error
Język:
Angielski
Częstotliwość wydawania:
1 razy w roku
Dziedziny czasopisma:
Nauki biologiczne, Nauki biologiczne, inne, Matematyka, Matematyka stosowana, Matematyka ogólna, Fizyka, Fizyka, inne
Kanał RSS czasopisma