【摘要】：隨著水產(chǎn)養(yǎng)殖信息在互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)中快速增長,大部分信息成為死信息儲存于互聯(lián)網(wǎng)中各個角落,未得到有效利用。為了從眾多資源候選中選擇用戶需要的資源推送給用戶,該文構建了一個基于Web日志的水產(chǎn)養(yǎng)殖推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過用戶興趣調(diào)查獲取用戶初始傾向,并運用Web日志挖掘技術構建了潛在的用戶興趣模型,將用戶個性化的信息通過基于項目的協(xié)同過濾算法整合至推薦系統(tǒng)�；谟脩舻耐扑拖到y(tǒng)實現(xiàn)根據(jù)用戶的需求精確推薦水產(chǎn)品交易、養(yǎng)殖技術、政府優(yōu)惠政策和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等信息。
[Abstract]:With the rapid growth of aquaculture information in the Internet and the Internet of things, most of the information becomes dead information stored in every corner of the Internet and has not been effectively used. In order to select the resources needed by users from many resource candidates, a aquaculture recommendation system based on Web log was constructed. The system acquires the initial tendency of users through user interest survey and constructs a potential user interest model by using Web log mining technology. The personalized information of users is integrated into the recommendation system through a project-based collaborative filtering algorithm. The push system based on users can accurately recommend the information of aquatic products trading, aquaculture technology, government preferential policies and Internet of things data according to the needs of users.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學信息與電氣工程學院;
【基金】：山東省重點研究發(fā)展計劃(2015GGX101041)
【分類號】：TP391.3

【參考文獻】

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【共引文獻】

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9 陳健O，

本文編號：2193673