本文關(guān)鍵詞：面向農(nóng)產(chǎn)品的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)Grecs的研究和實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著電子商務(wù)和智慧農(nóng)業(yè)的興起,越來越多的人開始使用農(nóng)產(chǎn)品電商系統(tǒng)進行線上交易,推薦系統(tǒng)是電商平臺的重要組成部分。目前各大電子商務(wù)平臺都有其比較完善的商品推薦功能,然而確很少有針對農(nóng)產(chǎn)品開發(fā)的推薦系統(tǒng)。本文改進了現(xiàn)有基于物品的協(xié)同過濾算法,并結(jié)合專家知識設(shè)計了Expert Item CF-Time Grade混合推薦算法,然后利用混合算法實現(xiàn)了Grecs推薦系統(tǒng)(Greenhouse Recommender System)。Grecs系統(tǒng)是基于物聯(lián)網(wǎng)的智能溫室蔬菜大棚系統(tǒng)中電子商務(wù)系統(tǒng)的重要組成部分,它主要用來為買家提供感興趣的蔬菜、水果這樣的農(nóng)產(chǎn)品信息。本文主要工作內(nèi)容有:第一,構(gòu)建Grecs農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)系統(tǒng)。分析、研究并總結(jié)了當前已經(jīng)存在電子商務(wù)推薦算法與推薦系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù),然后利用基于SSH的服務(wù)器框架技術(shù)和J2EE開發(fā)平臺構(gòu)建了基于B/S的Grecs農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)上交易平臺。第二,研究并改進了現(xiàn)有基于物品的協(xié)同過濾算法。在現(xiàn)有的算法基礎(chǔ)上加入時間因素和用戶評分信息,構(gòu)建了基于物品的Item CF-Time Grade協(xié)同過濾推薦算法。Item CF-Time Grade算法可以提供具有良好用戶反饋的、物品更新更快的、基于物品相似度的推薦列表。第三,構(gòu)建基于本體的專家系統(tǒng)。通過分析基于本體的專家系統(tǒng)設(shè)計方法,結(jié)合農(nóng)產(chǎn)品的類別特性,設(shè)計和構(gòu)建了基于本體的Greenhouse-Expert農(nóng)產(chǎn)品專家系統(tǒng)。Greenhouse-Expert算法可以提供更為專業(yè)、精準的推薦結(jié)果,并很好的解決了推薦系統(tǒng)的冷啟動問題。在構(gòu)建了基于本體的Greenhouse-Expert農(nóng)產(chǎn)品專家系統(tǒng)時本文提出了Expert Grecs專家系統(tǒng)構(gòu)建方法,該方法將專家知識和推薦算法的思想結(jié)合了起來,方便了專家系統(tǒng)的構(gòu)建。第四,混合上述兩種算法并對算法進行評測。結(jié)合了上述兩種算法的優(yōu)點,得到最終的Expert Item CF-Time Grade混合推薦算法。接著在Grecs農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上實現(xiàn)Expert Item CF-Time Grade推薦算法,構(gòu)建Grecs農(nóng)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)并進行了評測。在設(shè)計Expert Item CF-Time Grade算法時,使用了大量的Hash Map、Hash Set、Tree Set等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),這樣查詢和插入數(shù)據(jù)的時間復(fù)雜度約為O(1)�；谝陨锨闆r,Grecs農(nóng)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)主要目的在于提高農(nóng)產(chǎn)品的推薦準確率,加快農(nóng)產(chǎn)品推薦算法的運行效率。在實現(xiàn)了上述要求后的推薦系統(tǒng)可以減少用戶的購買成本,為用戶帶來更為精準的推薦列表,從而方便用戶的使用。
【關(guān)鍵詞】：推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾 本體專家系統(tǒng) 混合推薦
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.52;TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 研究背景11
• 1.2 推薦系統(tǒng)研究意義以及目的11-12
• 1.3 推薦系統(tǒng)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 論文研究內(nèi)容13
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 相關(guān)算法與相關(guān)技術(shù)架構(gòu)15-19
• 2.1 推薦算法15-16
• 2.2 專家系統(tǒng)算法16-17
• 2.3 B/S架構(gòu)技術(shù)17
• 2.4 SSH框架技術(shù)17-18
• 2.5 MySQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)18
• 2.6 J2EE開發(fā)平臺18
• 2.7 JDK開發(fā)工具包和Eclipse開發(fā)平臺18
• 2.8 本章小結(jié)18-19
• 第３章 Grecs推薦系統(tǒng)的需求與功能設(shè)計19-46
• 3.1 Grecs推薦系統(tǒng)需求分析19-24
• 3.1.1 Grecs推薦系統(tǒng)的背景19-20
• 3.1.2 Grecs推薦系統(tǒng)的設(shè)計目標20
• 3.1.3 Grecs推薦系統(tǒng)的可行性分析20-21
• 3.1.4 推薦系統(tǒng)功能性方面的需求21-23
• 3.1.5 推薦系統(tǒng)非功能性方面的需求23-24
• 3.2 Grecs推薦系統(tǒng)的設(shè)計24-44
• 3.2.1 Grecs推薦系統(tǒng)的開發(fā)和運行環(huán)境25
• 3.2.2 Grecs推薦系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計25-29
• 3.2.3 Grecs推薦系統(tǒng)的功能設(shè)計29-40
• 3.2.4 Grecs推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設(shè)計40-44
• 3.3 本章小結(jié)44-46
• 第4章 推薦算法的改進與實現(xiàn)46-71
• 4.1 改進的基于物品的協(xié)同過濾推薦算法46-60
• 4.1.1 協(xié)同過濾算法概述46
• 4.1.2 基于物品的協(xié)同過濾算法構(gòu)造與改進46-58
• 4.1.3 ItemCF-TimeGrade推薦算法總結(jié)58-60
• 4.2 面向農(nóng)產(chǎn)品的專家系統(tǒng)60-69
• 4.2.1 面向農(nóng)產(chǎn)品的專家系統(tǒng)概述60-69
• 4.3 混合推薦算法69
• 4.4 本章小結(jié)69-71
• 第5章 系統(tǒng)功能展示及推薦結(jié)果評測71-79
• 5.1 系統(tǒng)功能展示71-74
• 5.1.1 首頁設(shè)計71-72
• 5.1.2 購物車界面72
• 5.1.3 添加商品界面72-73
• 5.1.4 用戶訂單界面73-74
• 5.1.5 推薦結(jié)果界面74
• 5.2 推薦評分預(yù)測74-78
• 5.3 本章小結(jié)78-79
• 第6章 總結(jié)與展望79-81
• 6.1 論文總結(jié)79
• 6.2 Grecs系統(tǒng)存在問題及展望79-81
• 參考文獻81-84
• 作者簡介及在學期間所取得的科研成果84-85
• 致謝85

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