农业科技信息个性化服务推送模型研究

发布时间：2018-04-26 15:55

  本文选题：信息抽取 + 用户兴趣模型　； 参考：《计算机应用与软件》2013年06期

【摘要】：针对农业科技信息共享率低、分散分布等问题,应用Web信息抽取方法实现自动采集多源农业科技信息入库,采用XML文件实现失败重试机制。通过对日志文件进行处理,采用改进的k-means聚类方法建立用户访问模式,并得到访问模式的网页特征词及权重的集合,构建用户兴趣模型库,为来访会话推送网页。在实际应用中,定时更新用户模型库,从而保证了站点内容的及时性、推送服务的可靠性、可用性。
[Abstract]:Aiming at the problems of low sharing rate and dispersed distribution of agricultural science and technology information, Web information extraction method is used to automatically collect agricultural science and technology information from many sources into database, and XML file is adopted to realize failure retry mechanism. By processing the log file, the improved k-means clustering method is used to establish the user access pattern, and the set of page feature words and weights of the access pattern is obtained, and the user interest model library is constructed to push the web page for the visiting session. In the practical application, the user model base is updated periodically to ensure the timeliness of the site content, the reliability and availability of the push service.
【作者单位】： 西北农林科技大学信息工程学院;
【基金】：国家科技支撑计划项目(012BAH30F00) 十二五科技支撑项目(2011BAD21D21B05)
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1806682