發(fā)布時(shí)間：2018-05-07 10:01

  本文選題：農(nóng)業(yè)信息 + Web日志挖掘　； 參考：《湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著Internet的快速發(fā)展以及國(guó)家對(duì)“三農(nóng)”問題的愈發(fā)重視,各類農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)站如雨后春筍應(yīng)運(yùn)而生。面對(duì)各種類型的農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)站,在海量的數(shù)據(jù)信息中尋找有價(jià)值、感興趣的內(nèi)容,對(duì)于技術(shù)水平有限的農(nóng)業(yè)用戶來說,是一件有困難的事情。如何打造一個(gè)有效的推薦系統(tǒng),為農(nóng)業(yè)用戶提供個(gè)性化信息推薦服務(wù),幫助用戶從“人找信息”變成“信息找人”,成為農(nóng)業(yè)信息領(lǐng)域亟需解決的問題。本文在綜合研究課題研究背景、研究意義、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,深入研究了數(shù)據(jù)挖掘、Web挖掘、個(gè)性化推薦的相關(guān)理論知識(shí)。針對(duì)農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)站存在的問題,提出了基于Web日志挖掘的農(nóng)業(yè)信息個(gè)性化推薦系統(tǒng)解決方案。本文的具體研究?jī)?nèi)容如下：1、提出了通過雙重閾值控制的方法,提高基于文本語義特征的Item-Based協(xié)同過濾推薦結(jié)果準(zhǔn)確度的改進(jìn)算法。2、研究了基于內(nèi)容推薦的核心流程,包括特征提取、文本向量表示、用戶興趣模型建立�？紤]新注冊(cè)用戶的情況,總結(jié)了基于用戶注冊(cè)信息的推薦算法。3、提出了基于內(nèi)容推薦、基于用戶注冊(cè)信息推薦和Item-Based協(xié)同過濾推薦的混合推薦算法,解決了農(nóng)業(yè)信息個(gè)性化推薦領(lǐng)域存在的問題。4、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于Web日志挖掘的農(nóng)業(yè)信息個(gè)性化推薦系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法和系統(tǒng)的有效性。
[Abstract]:With the rapid development of Internet and the increasing attention of the country to the issue of agriculture, rural areas and farmers, all kinds of agricultural information websites emerge as the times require. In the face of all kinds of agricultural information websites, it is difficult for the agricultural users with limited technology to find the valuable and interesting content in the huge amount of data information. How to build an effective recommendation system, to provide personalized information recommendation service for agricultural users, and to help users change from "looking for information" to "finding information" has become a problem that needs to be solved in the field of agricultural information. On the basis of comprehensive research background, research significance and current research situation at home and abroad, this paper deeply studies the relevant theoretical knowledge of Web mining and personalized recommendation of data mining. Aiming at the problems of agricultural information website, a solution of personalized recommendation system of agricultural information based on Web log mining is put forward. The specific research contents of this paper are as follows: 1. An improved algorithm of improving the accuracy of Item-Based collaborative filtering recommendation based on semantic features of text is proposed by double threshold control. The core flow of content-based recommendation is studied. Including feature extraction, text vector representation, user interest model establishment. Considering the situation of new registered users, this paper summarizes the recommendation algorithm. 3 based on user registration information, proposes a hybrid recommendation algorithm based on content recommendation, user registration information recommendation and Item-Based collaborative filtering recommendation. This paper solves the problems in the field of personalized recommendation of agricultural information, and designs and implements a personalized recommendation system of agricultural information based on Web log mining. Experiments show that the algorithm and the system are effective.
【學(xué)位授予單位】：湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 顧麗敏;;個(gè)性化推薦系統(tǒng)研究[J];無線互聯(lián)科技;2013年08期

2 秦莉花;李晟;陳曉陽;陳燕;易霞;王小云;;數(shù)據(jù)挖掘的分類、工具及模型的概述[J];現(xiàn)代計(jì)算機(jī);2013年11期

3 趙培鴻;;Web數(shù)據(jù)挖掘綜述[J];無線互聯(lián)科技;2013年02期

4 張琰;王強(qiáng);安萍;;基于Web文本挖掘相關(guān)技術(shù)的研究[J];科協(xié)論壇(下半月);2012年09期

5 李淑芝;付海燕;廖列法;;基于分布式聚類的不確定性Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)研究[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2012年08期

6 林聰;;Web挖掘的研究綜述[J];現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版);2008年07期

7 邵波;宋繼偉;;國(guó)內(nèi)外電子商務(wù)個(gè)性化服務(wù)研究分析[J];情報(bào)雜志;2008年07期

8 戴軍湘,李陶,李燕輝;Web日志挖掘技術(shù)及其在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2005年15期

9 王旭陽,李明;基于概念格的數(shù)據(jù)挖掘方法研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2005年04期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 易明;基于Web挖掘的電子商務(wù)個(gè)性化推薦機(jī)理與方法研究[D];華中科技大學(xué);2006年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 尹成;基于云端模式的漢語教學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];中國(guó)科學(xué)院大學(xué)（工程管理與信息技術(shù)學(xué)院）;2014年

2 張建偉;基于WEB文本挖掘的電子商務(wù)網(wǎng)站個(gè)性化推薦研究[D];安徽理工大學(xué);2014年

3 王泰璐;推薦系統(tǒng)中預(yù)測(cè)算法的改進(jìn)、實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用[D];河南大學(xué);2014年

4 侯麗娟;基于行為分析的個(gè)性化職位推薦[D];河北師范大學(xué);2014年

5 朱小琴;個(gè)性化電影推薦系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];華僑大學(xué);2013年

6 曹一鳴;基于協(xié)同過濾的個(gè)性化新聞推薦系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];北京郵電大學(xué);2013年

7 李艷明;數(shù)據(jù)挖掘在讀者閱讀個(gè)性化推薦服務(wù)中的應(yīng)用[D];河北科技大學(xué);2012年

8 黃正;面向數(shù)據(jù)稀疏的協(xié)同過濾推薦算法研究與優(yōu)化[D];華南理工大學(xué);2012年

9 王林林;基于Web日志的個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究[D];山東大學(xué);2012年

10 蔡示幫;基于Web使用挖掘的個(gè)性化推薦服務(wù)研究與實(shí)現(xiàn)[D];重慶理工大學(xué);2012年

，

本文編號(hào)：1856481