本文關(guān)鍵詞： 農(nóng)業(yè)信息推薦算法 群組用戶畫像 協(xié)同過(guò)濾 用戶會(huì)話 離散量 用戶興趣貼近度　出處：《西北農(nóng)林科技大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：在我國(guó)農(nóng)業(yè)信息化進(jìn)程中,產(chǎn)生了大量的農(nóng)業(yè)信息,出現(xiàn)了“信息過(guò)載”現(xiàn)象,使得農(nóng)業(yè)從業(yè)人員尋找感興趣的信息愈發(fā)困難,無(wú)法及時(shí)、有效并且準(zhǔn)確地獲取滿足自身需要的信息資源。因此,對(duì)用戶與系統(tǒng)交互時(shí)產(chǎn)生的Web日志、評(píng)分等信息進(jìn)行深度挖掘,通過(guò)構(gòu)建農(nóng)業(yè)用戶畫像預(yù)測(cè)用戶的興趣偏好,并提供個(gè)性化的信息推薦服務(wù)是解決“信息過(guò)載”的重要途徑。本文研究的農(nóng)業(yè)用戶畫像主要由基本信息子畫像、內(nèi)容偏好子畫像、會(huì)話子畫像和評(píng)分子畫像四部分構(gòu)成,首先利用基本信息子畫像和內(nèi)容偏好子畫像進(jìn)行聚類得到群組用戶畫像,然后在群組內(nèi)分別利用會(huì)話子畫像和評(píng)分子畫像研究個(gè)性化推薦技術(shù),最終將推薦結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合推送給用戶,主要完成了以下工作:(1)農(nóng)業(yè)群組用戶畫像研究。針對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)信息個(gè)性化服務(wù)系統(tǒng)中用戶興趣模型不具有代表性,難以實(shí)時(shí)更新和維護(hù)困難等情況,基于農(nóng)業(yè)信息按需分類表建立農(nóng)業(yè)信息Web領(lǐng)域本體,并通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘等手段獲得用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù),再結(jié)合相應(yīng)映射方法,構(gòu)建用戶畫像,實(shí)現(xiàn)了用戶畫像的存儲(chǔ)、查詢和更新。利用基于改進(jìn)AP算法的FCM算法對(duì)用戶畫像進(jìn)行聚類,最終在用戶群組內(nèi)進(jìn)行個(gè)性化推薦。本文所研究方法得到的用戶畫像群組,相比傳統(tǒng)K-Means算法、改進(jìn)K-Means算法和傳統(tǒng)FCM算法,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度分別提升19.87%、9.75%、7.25%,推薦準(zhǔn)確度分別提升11.48%、11.23%、5.77%。(2)基于群組用戶會(huì)話子畫像的推薦技術(shù)研究。針對(duì)傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法的冷啟動(dòng)問(wèn)題,以用戶與系統(tǒng)交互產(chǎn)生的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)識(shí)別出用戶會(huì)話信息,根據(jù)興趣的時(shí)間段特性,結(jié)合時(shí)間對(duì)會(huì)話進(jìn)行劃分形成會(huì)話集,并在群組用戶的會(huì)話集中找到與當(dāng)前活動(dòng)會(huì)話相似的會(huì)話,然后用會(huì)話替代傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法中的用戶,分析預(yù)測(cè)用戶在當(dāng)前會(huì)話中最可能希望關(guān)注的信息,并將其主動(dòng)推薦給用戶。實(shí)驗(yàn)證明,該算法在近鄰數(shù)為120時(shí),性能達(dá)到最優(yōu),其準(zhǔn)確率為41.85%、召回率為16.43%,覆蓋率為25.28%,流行度為7.1746;該算法進(jìn)行Top10推薦時(shí),與傳統(tǒng)基于用戶的協(xié)同過(guò)濾相比,其HR@10的性能提升約34.93%。(3)基于群組用戶評(píng)分子畫像的推薦技術(shù)研究。針對(duì)傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法的相似度計(jì)算方法在數(shù)據(jù)極度稀疏的情況下,出現(xiàn)的計(jì)算準(zhǔn)確度不高的問(wèn)題。首先利用離散量相關(guān)性質(zhì)推導(dǎo)出信息相關(guān)系數(shù),并以此計(jì)算用戶間相似度值;然后利用用戶興趣貼近度對(duì)相似度結(jié)果進(jìn)行修正,最終得到較為完善的相似度計(jì)算結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在數(shù)據(jù)稀疏度達(dá)到0.9901時(shí),MAE為0.819002,相比COS-CF、ACOS-CF、PCC-CF、US-CF算法分別降低16.05%、14.35%、15.24%、5.95%,說(shuō)明該算法能適應(yīng)數(shù)據(jù)極度稀疏的推薦環(huán)境。(4)個(gè)性化農(nóng)業(yè)信息推薦模型研究。針對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)信息服務(wù)系統(tǒng)信息利用率不高的情況,綜合本文所研究的方法和技術(shù),研究了農(nóng)業(yè)信息推薦模型并設(shè)計(jì)了個(gè)性化推薦系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)信息獲取和個(gè)性化推薦等功能。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1511916