目前,我國正經(jīng)歷農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型新階段。在向農(nóng)業(yè)強(qiáng)國邁進(jìn)的過程中,信息化在提升農(nóng)業(yè)質(zhì)量、收益和競爭力方面發(fā)揮著舉足輕重的作用。針對農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,農(nóng)業(yè)信息化的應(yīng)用程度仍待提高。人們在需求農(nóng)業(yè)新技術(shù)時,通過網(wǎng)絡(luò)搜索引擎進(jìn)行查詢,速度慢、效率低。這在一定程度上阻礙了農(nóng)業(yè)科技成果的轉(zhuǎn)化效率,影響了農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展�；诖�,本文設(shè)計(jì)并開發(fā)了農(nóng)業(yè)新技術(shù)個性化推薦系統(tǒng)。本文在系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中,主要針對傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法進(jìn)行改進(jìn),具體表現(xiàn)在融合BIRCH算法和K-means算法,進(jìn)行聚類分析。此外,根據(jù)協(xié)同過濾算法依賴于項(xiàng)目具體評分的現(xiàn)狀,引入HowNet搭建語義評論詞典,通過對用戶評論語句的情感分析,得到評論詞的情感傾向值,從而對對項(xiàng)目評分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充。之后,利用相關(guān)數(shù)據(jù)源,分析并得到了更加適合農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的推薦算法模型。最后,利用該模型構(gòu)建了農(nóng)業(yè)新技術(shù)推薦系統(tǒng)。系統(tǒng)整體架構(gòu)合理,語言設(shè)計(jì)自然,滿足了用戶的個性化信息需求,成功實(shí)現(xiàn)了信息的推薦。 

【文章來源】：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院北京市

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 選題背景
    1.2 選題意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
        1.3.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.4 研究目標(biāo)與內(nèi)容
        1.4.1 研究目標(biāo)
        1.4.2 研究內(nèi)容
    1.5 研究方法與技術(shù)路線
        1.5.1 研究方法
        1.5.2 技術(shù)路線
第二章 相關(guān)技術(shù)與理論綜述
    2.1 推薦系統(tǒng)技術(shù)概述
        2.1.1 推薦系統(tǒng)概念
        2.1.2 推薦系統(tǒng)算法分類
    2.2 中文分詞的處理
        2.2.1 常見的分詞方法
        2.2.2 常見的分詞系統(tǒng)
    2.3 開發(fā)技術(shù)
        2.3.1 H5技術(shù)
        2.3.2 數(shù)據(jù)庫技術(shù)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于改進(jìn)K-means算法的農(nóng)業(yè)新技術(shù)推薦
    3.1 農(nóng)業(yè)信息文本預(yù)處理
    3.2 農(nóng)業(yè)技術(shù)信息特征提取及權(quán)重計(jì)算
        3.2.1 農(nóng)業(yè)技術(shù)信息特征提取
        3.2.2 農(nóng)業(yè)技術(shù)信息特征權(quán)重計(jì)算
    3.3 農(nóng)業(yè)技術(shù)信息相似度計(jì)算
    3.4 基于改進(jìn)K-means算法的評論聚類
        3.4.1 改進(jìn)k-means算法原理
        3.4.2 核心樹的初始化過程
        3.4.3 特征數(shù)據(jù)迭代完善核心樹
        3.4.4 改進(jìn)的K-means算法增加核心樹的魯棒性
        3.4.5 改進(jìn)效果分析
    3.5 基于HowNet的語義分析與評分預(yù)測
        3.5.1 基于HowNet搭建評論極性詞典
        3.5.2 評論評價詞的語義分析
        3.5.3 評分預(yù)測
        3.5.4 改進(jìn)效果分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 推薦系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
    4.1 需求分析
        4.1.1 系統(tǒng)功能需求
        4.1.2 系統(tǒng)性能需求
    4.2 用例分析
        4.2.1 系統(tǒng)整體用例圖
        4.2.2 功能模塊用例圖
    4.3 推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        4.3.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想
        4.3.2 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
        4.3.3 模塊功能設(shè)計(jì)
    4.4 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)和測試
    5.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境
    5.2 系統(tǒng)核心模塊實(shí)現(xiàn)
        5.2.1 用戶注冊模塊
        5.2.2 用戶登錄模塊
        5.2.3 用戶管理模塊
        5.2.4 農(nóng)業(yè)技術(shù)信息展示模塊
        5.2.5 農(nóng)業(yè)技術(shù)信息管理模塊
        5.2.6 農(nóng)業(yè)技術(shù)信息推薦模塊
        5.2.7 農(nóng)業(yè)技術(shù)信息推薦反饋模塊
    5.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測試
        5.3.1 功能測試
        5.3.2 性能測試
    5.4 本章總結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[7]B2C環(huán)境下用戶感知可信的推薦系統(tǒng)理論及其關(guān)鍵方法研究[D]. 張堯.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
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碩士論文
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[5]面向B2C商業(yè)模式的美食推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 于文強(qiáng).哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
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[7]基于web日志挖掘的個性化推薦策略及電影推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 李強(qiáng).重慶郵電大學(xué) 2017
[8]基于混合推薦技術(shù)的推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 龍超.電子科技大學(xué) 2017
[9]基于人際關(guān)系的校園活動推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 佟金龍.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院工程管理與信息技術(shù)學(xué)院) 2017
[10]基于Spark的電影推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 武傳明.北京郵電大學(xué) 2017



本文編號：3498713