两阶段港口影响排序推荐系统提出
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两阶段港口影响排序推荐系统提出
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AI 综述
Chenchen Kuai 提交论文，提出一个两阶段港口影响排序推荐框架：先按港口与预期登陆点的距离筛选候选港口，再按预估受影响天数排序。研究基于墨西哥湾 37 个港口、31 场热带气旋的 AIS 影响天数数据，在 Nicole 和 Ian 飓风测试中，检索阶段在登陆不确定性下均识别出全部实际受影响港口；Wide & Deep Learning 的排序与观测结果一致性最高，平均排序一致性较基于距离的基线分别高出 85.5% 和 55.5%，且对登陆位置不确定性更不敏感。
AI 根据报道生成 · 6 小时前更新
最新进展11月5日 09:19
热带气旋逼近时的港口影响稳健排序：一个两阶段推荐系统报道时间线
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11月5日
- arXiv · cs.AI热带气旋逼近时的港口影响稳健排序：一个两阶段推荐系统
研究提出两阶段推荐框架，先按与预期登陆点的距离筛选候选港口，再按预估受影响天数排序。基于墨西哥湾 37 个港口、31 场热带气旋的 AIS 影响天数数据，在 Nicole 和 Ian 飓风测试中检索阶段在登陆不确定性下均识别出全部实际受影响港口，Wide & Deep Learning 的排序与观测结果一致性最高，平均排序一致性较基于距离的基线分别高出 85.5% 和 55.5%，且对登陆位置不确定性更不敏感。
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