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方逵 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2013,39(6):683-687
针对专门的农业知识库，使用基于内容过滤的推荐方法，建立了农民用户兴趣模型和文档特征模型。在用户兴趣模型和文档特征模型中，针对特征项在不同表空间的分布情况，以及HTML文档结构对特征项权重的影响，通过改进传统特征项提取算法，提高了推荐模型的精度。结果表明，随着用户数的增加，农业信息推荐模型的查准率和查全率不断加大，说明模型的精确度不断提高。 相似文献
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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
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针对用户个性差异向用户推荐适合于他们的内容已经成为Web技术的研究热点。Web挖掘是实现Web个性化推荐的关键技术之一。结合Web使用挖掘与Web内容挖掘技术,研究了网页的特征化表示和用户兴趣模型的表示,提出了一种基于Web挖掘的推荐算法,能够有效发现用户兴趣,提高推荐页面的准确率。 相似文献
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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
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李响 《农业图书情报学刊》2017,29(8):32-35
为提高图书馆资源推荐内容与用户个性化信息需求之间的匹配度,解决信息迷航问题,在情报学认知理论框架下,运用本体方法对图书馆用户和馆藏资源分别构建主体认知模型,在此基础上建立了馆藏资源推荐系统。文章是将认知要素应用于信息推荐系统的有益尝试,以及大数据环境下对图书馆知识服务的新探索。 相似文献
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张磊 《河北北方学院学报(自然科学版)》2022,38(1):21-26
目的 针对传统的网络信息资源个性化推荐方法 存在推荐效果不佳的问题,提出基于情景感知技术设计网络信息资源个性化推荐方法 .方法 以网络信息资源数据集的接触频率为切入点,挖掘用户行为模式,提取网络信息资源社会关系,匹配用户兴趣偏好,根据偏好数据,计算环境情景和社会关系情景间的用户综合情景相似度,基于情景感知,生成用户偏好... 相似文献
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[目的 /意义]为资源化数据并支持智慧推荐服务多样化、提升用户交互体验,系统分析国内大数据赋能的用户兴趣建模、项目信息管理技术研究成果,阐述智慧推荐中用户及项目信息规范管理的技术体系。[方法 /过程]文章用文献研究法归纳了507篇文献内容,从用户兴趣建模、项目信息管理两方面对国内大数据赋能的智慧推荐资源管理技术进行总结分析：前者包括模型表示、初始化、进化,后者包括数据采集、挖掘、存储、更新、解释。[结果 /结论]大数据赋能的用户兴趣建模技术核心研究依托大数据技术在线、离线赋能用户兴趣数据分类采集及预处理、模型进化;大数据赋能的用户、项目信息管理技术核心研究用大数据技术赋能数据分类采集,并用大数据计算基础设施赋能数据离线挖掘、数据存储、数据更新、数据在线解释。现有研究需强化用户、数据双驱型的智慧推荐方案设计、实践研究,且需强化数据安全研究。 相似文献
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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
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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
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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
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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
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《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
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借鉴协调法、模糊评分法、DTOPSIS法、灰色关联度分析法、专家综合评分法等作物品种综合评价方法,以江苏省水稻品种为研究对象,通过专家意见的方式得出粳稻、籼稻各评价要素的权重系数,分别建立了粳稻、籼稻品种的综合评价模型;通过分析比较用户要求的品种特性和品种的实际特性,计算了品种置信度,并建立了基于置信度的品种选择模型;最后基于系统设计原理和组件化程序设计思想,通过耦合数据库技术、Web开发技术和模型技术,采用可视化网页开发软件Dreamweave、ASP语言以及Access数据库,设计开发了基于Web的水稻品种综合评价和良种推荐系统.系统具有水稻品种信息查询、综合评价、良种推荐等功能,可为农业推广部门选择适宜当地种植的水稻品种提供辅助决策. 相似文献
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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
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研究基于访问日志挖掘的高校综合信息门户页面推荐。从高校综合信息门户服务器日志中获取用户日志数据,对日志数据中的“脏”数据进行预处理,通过改进的K-means聚类算法将用户浏览兴趣度数据集划分为多个具有相近兴趣度的用户集合,凭此为用户提供个性化的页面推荐。实验结果表明,在高校综合信息门户页面推荐方面具有不错的效果。 相似文献
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从用户兴趣入手,建立个性化信息用户模型,为信息服务机构制定具体措施、为提高服务质量提供理论基础和实践经验,同时也为各级信息机构整体资源服务部署提供决策支持。
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