“互聯(lián)網(wǎng)+”作為國家戰(zhàn)略在各行各業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響,互聯(lián)網(wǎng)與農(nóng)業(yè)的結(jié)合提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,產(chǎn)生了新的經(jīng)濟(jì)模式。與此同時,互聯(lián)網(wǎng)中產(chǎn)生了大量的農(nóng)業(yè)信息,但是由于缺乏對這些信息專業(yè)、深入的研究,導(dǎo)致信息不對稱現(xiàn)象的發(fā)生,進(jìn)而降低了信息的價值,使真正有需求的用戶得不到實用的數(shù)據(jù)。針對農(nóng)業(yè)領(lǐng)域用戶畫像以及農(nóng)業(yè)信息個性化推薦研究不足的導(dǎo)致農(nóng)業(yè)信息個性化推薦準(zhǔn)確度低下的問題,本文著重建立面向農(nóng)業(yè)用戶的用戶畫像,根據(jù)建立的農(nóng)業(yè)用戶畫像向用戶推薦所需的農(nóng)業(yè)信息,通過用戶的反饋信息完善用戶畫像,力求推薦信息的準(zhǔn)確性、實時性。本文主要研究內(nèi)容如下:(1)提出了地域群組用戶畫像——個人用戶畫像更新模型。鑒于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)信息的地域性特征,在新用戶行為數(shù)據(jù)缺失的情況下首先建立基于地域的群組用戶畫像作為新用戶的初始用戶畫像,然后通過收集用戶的反饋信息更新用戶畫像,最終得到具體個人用戶畫像。實驗證明該模型很好地解決了推薦系統(tǒng)中的冷啟動問題。(2)建立了農(nóng)業(yè)用戶畫像興趣標(biāo)簽更新模型。通過建立農(nóng)業(yè)信息個性化推薦模型向用戶推薦信息,并收集用戶的反饋信息作為畫像更新的依據(jù)。對用戶畫像更新時將用戶興趣標(biāo)簽分為長期興趣標(biāo)簽和短期興趣標(biāo)簽,對于短期興趣標(biāo)簽使用滑動時間窗口算法進(jìn)行更新,對于長期興趣標(biāo)簽使用遺忘函數(shù)算法進(jìn)行更新。實驗證明長短期結(jié)合的興趣更新模型更新準(zhǔn)確率高于80%,優(yōu)于單一的更新模型。(3)實現(xiàn)了基于農(nóng)業(yè)用戶畫像的農(nóng)業(yè)信息個性化推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要實現(xiàn)了推薦信息的展示以及用戶反饋信息的收集。系統(tǒng)前臺采用微信小程序進(jìn)行可視化展示,后臺使用Spring Boot框架。得益于微信小程序的跨平臺性,該系統(tǒng)具有良好的推廣性和實用性。
【學(xué)位單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F323.3

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本文編號：2816594