共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
2.
由于农业本身季节性强的特点,推荐系统的实时性对农业电子商务网站至关重要。然而传统的协同过滤推荐技术不可避免地存在时效性差的问题。针对这一问题,本文分别从用户对商品的浏览时间及浏览频率两个方面追踪用户兴趣的变化,提出了浏览时间权重和浏览率权重,进而设计用户兴趣权重。将反映用户兴趣的权重值引入传统的协同过滤推荐技术中,得到新的加权计算用户相似度的计算方法,使推荐结果可以随着用户兴趣的迁移而改变。实验结果证明,该方法大大提高了推荐结果的准确性。 相似文献
3.
《江苏农业科学》2017,(17)
在大数据环境下,农户在互联网中获取指导农业生产的信息更加困难,随着"一带一路"国家发展战略的全面展开,广大农民对农业信息服务的需求有增无减。针对传统推荐系统不能反映用户兴趣迁移、推荐精度不高等问题,提出来基于组合模型的农业信息推荐系统,提高农业信息推荐的自适应性和准确性。系统结合云计算技术提出一种基于Hadoop+Nutch的全网农业信息数据仓库构建方法,通过纳入时间权重、情景变更和兴趣迁移的优化向量空间模型构建了自适应性的用户兴趣模型,以及借助组合神经网络提高推荐精度提出了组合推荐算法。最后通过评价召回率、准确率等指标表明,基于组合模型的推荐系统可大幅提高推荐准确性和鲁棒性。 相似文献
4.
5.
张若冉 《农业图书情报学刊》2017,29(11):10-14
在众多个性化推荐技术中,协同过滤算法作为一种适用范围广、推荐质量高的算法,在电子商务领域得到了广泛应用,近年来被不少学者引入到图书馆个性化推荐的研究中。然而高校图书馆系统与商业系统相比,普遍存在用户信息少、项目评分严重缺失的问题,极大地影响了个性化推荐的准确率。针对以上问题,文章从高校读者属性和行为特征出发,建立用户兴趣模型,将读者阅读兴趣划分为长期兴趣和短期兴趣,基于用户兴趣度优化项目评分矩阵,进行协同过滤图书推荐。 相似文献
6.
在数字化和网络化环境下,高校图书馆应用书籍推荐系统为用户需求已成为趋势。针对高校图书馆主动式个性化书籍推荐系统进行设计,阐述了系统架构和功能,详细介绍了系统的关键功能。实际应用表明,该系统能够准确定位用户的阅读兴趣领域,有效减少用户查询和检索信息的时间,从而为用户提供主动式个性化服务。 相似文献
7.
针对当前农业信息服务中常遇到的种植技术问题制约着农民生产,结合当前的信息化方式,提出一种基于用户偏好算法的智能农业问答系统。为实现该系统,首先对智能农业问答系统设计原则进行分析,然后从系统总体框架设计、系统功能模块设计以及数据库设计,构成一套基于用户偏好的智能农业问答系统,并重点结合农民用户的偏好,构建一个信息检索匹配模型,利用用户兴趣构建兴趣树,并通过兴趣树对用户的兴趣进行预测,最后利用计算机开发技术对系统进行实现,并展示部分界面。 相似文献
8.
为了促进烟台采摘型休闲农业旅游产业的发展,填补相关研究的空白,采用问卷调查与评分法,研究了烟台采摘型休闲农业游客满意度和参与行为。结果表明：游客对福山大樱桃采摘旅游满意度综合评分为30.3分,属极高水平;随着年龄的增加游客对福山大樱桃采摘旅游满意度评分增加,相关性达到显著水平;游客学历与福山大樱桃采摘旅游满意度评分呈负相关,相关性达到显著水平;游客获取福山大樱桃采摘旅游信息的渠道主要通过朋友介绍和网络;游客参加福山大樱桃采摘旅游的方式主要是自驾游和旅行社;参加福山大樱桃采摘旅游的目的呈现多样性;68.2%的游客表示会重游,79.8%的游客表示会向其他人推荐。游客对福山大樱桃采摘的满意度达到较高水平,游客具有较高的参与热情。 相似文献
9.
《农学学报》2016,(11)
为促进烟台采摘型休闲农业旅游产业的发展,填补相关研究的空白,采用问卷调查与评分法,研究烟台采摘型休闲农业游客满意度和参与行为。结果表明:游客对福山大樱桃采摘旅游满意度综合评分为30.3分,属极高水平;随着年龄的增加游客对福山大樱桃采摘旅游满意度评分增加,相关性达到显著水平;游客学历与福山大樱桃采摘旅游满意度评分呈负相关,相关性达到显著水平;游客获取福山大樱桃采摘旅游信息的渠道主要通过朋友介绍和网络;游客参加福山大樱桃采摘旅游的方式主要是自驾游和旅行社;参加福山大樱桃采摘旅游的目的呈现多样性;68.2%的游客表示会重游,79.8%的游客表示会向其他人推荐。游客对福山大樱桃采摘的满意度达到较高水平,游客具有较高的参与热情。 相似文献
10.
活鱼转运的各个环节中,鱼体从水中到长途运输车之间的转运计量过程会直接影响鱼的存活率和经济效益,针对活鱼转运过程中的计量过程繁琐、耗时长、称重误差大、数据更改与检索困难等难题,利用3 sigma统计原则和软件滤波概念设计了一种自动计量系统,该软件系统与自动转运电控机械装置无缝衔接,对台秤传送的重量数据实施软件滤波和移动平均处理,利用数据库完成了称重数据的统计与存储查询,该系统可以对整个转运计量过程实施全自动监控,最终结果显示,利用此系统后人工投入成本下降至28%,转运耗时平均下降至50%,称量误差控制在0.5%以内,自动化改造效果显著,用户满意度高。 相似文献
11.
12.
一种改进的Item-based协同过滤推荐算法 总被引：2，自引：0，他引：2
分析了协同过滤推荐系统中存在的用户多兴趣和项目多内容问题,提出了一种基于项的协同过滤改进算法,算法综合考虑了项目自身属性和用户评价的影响。试验表明该算法有效的解决了用户的多兴趣和项目的多内容问题,并且在用户评分数据比较稀疏的情况下也能有较好的推荐精度。 相似文献
13.
分析"高校移动数字图书馆"是否已提供满足学生、教师需求的服务,是否已充分发挥其自身价值。从用户感知视角出发,借鉴Li bQUAL+TM模型中具有高校图书馆专业性特点的测量量表设计问卷,通过建立结构方程模型探索影响高校移动数字图书馆用户满意度的主要因素及其他变量之间的内在关系。用户期望、感知有用性、感知服务质量都是用户满意度的影响因素,用户期望、感知服务质量对用户满意度产生间接影响,感知有用性则产生直接影响,此外,感知服务质量对用户满意度产生的间接影响几乎是用户期望对用户满意度产生的间接影响的2倍;用户对感知服务质量中移动终端馆内系统、馆员在线服务、移动设备及移动终端数字资源的看重程度相当。 相似文献
14.
在数字化和网络化环境下,高校图书馆应用书籍推荐系统为用户需求已成为趋势.针对高校图书馆主动式个性化书籍推荐系统进行设计,阐述了系统架构和功能,详细介绍了系统的关键功能.实际应用表明,该系统能够准确定位用户的阅读兴趣领域,有效减少用户查询和检索信息的时间,从而为用户提供主动武个性化服务. 相似文献
15.
李娜 《农业图书情报学刊》2015,27(9):108-110
互联网技术的迅猛发展使数字图书馆成为现代图书馆建设的一个重要维度,为读者提供更加优质的信息加工和组织服务方式成为数字图书馆发展的重要方向,基于读者兴趣和使用习惯的个性化推荐系统应运而生。数字图书馆个性化推荐服务主要包括个性化定制服务、个性化推送服务和数据挖掘及决策服务。数字图书馆个性化服务需要通过相应的系统来实现,该系统一般包括用户行为数据收集模块、用户兴趣偏好数据分析模块和算法实现及推荐模型模块。现代智能搜索技术、数据挖掘技术和信息推送技术为数字图书馆个性化推荐系统的实现提供了技术保证。 相似文献
16.
WEB挖掘在农业信息网站个性化服务中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对个性化推荐及个性化检索服务,给出了基于WEB挖掘的农业信息网站个性化服务系统框架,对系统中涉及的用户兴趣建模、WEB使用挖掘、WEB内容分类等关键技术进行了讨论。 相似文献
17.
面向移动终端的农业害虫图像智能识别系统的研究与开发 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】农作物田间害虫种类繁多,存在种间相似和种内差异的现象,容易混淆。本研究开发一个面向移动终端的农业害虫图像智能识别系统,为广大农户和基层测报人员提供一个便捷准确的农业害虫智能识别工具。【方法】农业害虫图像智能识别系统包括装有系统APP的移动客户端、服务器和基于深度学习的农业害虫识别模型。APP是在Android环境下开发的,可安装于Android系统的移动设备中。APP包括登录模块、害虫信息查询模块、害虫智能识别模块、害虫地图标记模块和害虫专家远程鉴定模块,UI界面采用底部导航栏形式。移动终端与服务器间的信息交互采用HTTP协议,害虫采集地信息显示使用百度的Android地图SDK来实现,用户和害虫信息使用MySQL数据库进行保存。在相同训练集和测试集条件下,比较了不同深度卷积神经网络模型,筛选出基于DenseNet121的农业害虫识别模型具有最高的精准度和最低的虚警率。农业害虫识别模型的程序部署在阿里云远程服务器上,当服务器端接收到移动客户端上传的害虫图像时,运行害虫识别模型,识别结果通过服务器反馈给客户端,同时将上传的图像和识别结果保存在数据库中,便于害虫图像的追溯。【结果】当用户在农田遇到不认识的害虫时,可通过装有该系统APP的移动设备（如手机或平板）拍摄害虫图像,并上传到服务器,识别结果和害虫防治信息在1—2 s内反馈至用户移动终端的屏幕上,对识别结果不满意还可远程请求专家鉴定。该系统对66种常见农业害虫图像平均识别率为93.9%,平均虚警率为8.2%。【结论】面向移动终端的农业害虫图像智能识别系统实现了66种常见农业害虫信息查询、自动识别,害虫采集地的地图显示和专家远程鉴定等功能。为农民和基层测报人员提供了一个农业害虫便捷准确的自动识别工具,无需专家到田间即可实现了用户“一对一”的防治指导,大大节省了经济和时间成本。 相似文献
18.
《中国农业科学》2020,(16)
【目的】农作物田间害虫种类繁多,存在种间相似和种内差异的现象,容易混淆。本研究开发一个面向移动终端的农业害虫图像智能识别系统,为广大农户和基层测报人员提供一个便捷准确的农业害虫智能识别工具。【方法】农业害虫图像智能识别系统包括装有系统APP的移动客户端、服务器和基于深度学习的农业害虫识别模型。APP是在Android环境下开发的,可安装于Android系统的移动设备中。APP包括登录模块、害虫信息查询模块、害虫智能识别模块、害虫地图标记模块和害虫专家远程鉴定模块,UI界面采用底部导航栏形式。移动终端与服务器间的信息交互采用HTTP协议,害虫采集地信息显示使用百度的Android地图SDK来实现,用户和害虫信息使用MySQL数据库进行保存。在相同训练集和测试集条件下,比较了不同深度卷积神经网络模型,筛选出基于DenseNet121的农业害虫识别模型具有最高的精准度和最低的虚警率。农业害虫识别模型的程序部署在阿里云远程服务器上,当服务器端接收到移动客户端上传的害虫图像时,运行害虫识别模型,识别结果通过服务器反馈给客户端,同时将上传的图像和识别结果保存在数据库中,便于害虫图像的追溯。【结果】当用户在农田遇到不认识的害虫时,可通过装有该系统APP的移动设备(如手机或平板)拍摄害虫图像,并上传到服务器,识别结果和害虫防治信息在1—2 s内反馈至用户移动终端的屏幕上,对识别结果不满意还可远程请求专家鉴定。该系统对66种常见农业害虫图像平均识别率为93.9%,平均虚警率为8.2%。【结论】面向移动终端的农业害虫图像智能识别系统实现了66种常见农业害虫信息查询、自动识别,害虫采集地的地图显示和专家远程鉴定等功能。为农民和基层测报人员提供了一个农业害虫便捷准确的自动识别工具,无需专家到田间即可实现了用户"一对一"的防治指导,大大节省了经济和时间成本。 相似文献
19.
近年来,推荐系统的应用取得了飞速进步。大数据、人工智能技术的出现为农业信息化的加速发展提供了广阔的空间和前景。为提升农业领域内推荐技术的应用,满足农业用户的信息获取需求,对传统协同过滤推荐算法进行了一定的改进,重点体现在融合了K-means算法以及BIRCH算法进行聚类分析,通过搭建HowNet极性词典解决传统协同过滤方法过度依赖用户具体评分的问题,并提出了一种个性化推荐模型,利用相关数据源,进行模型验证。实验结果表明,该模型运行稳定,可以达到精准推荐农业技术信息的目的。 相似文献
20.
为了在海量信息中为用户提供有价值的信息,个性化在线推荐系统是农业信息化综合服务平台的重要组成部分。Slope One算法因简单高效被许多在线推荐系统使用。对Slope One算法进行研究,并结合农业信息化综合服务平台的特点,提出了农业信息推荐模型。该模型按资源类别把用户评分矩阵划分为评分子矩阵,在此基础上采用杰卡德统一算子距离相似度算法建立用户类别近邻用户,采用改进的双极Slope One算法和Item user average算法相结合的方式对未访问资源进行评分预测,有效降低计算量,并提高了评分预测精度,既适合稠密数据集,又适合稀疏数据集。 相似文献