文本挖掘与推荐算法在农业信息服务平台中的应用研究

发布时间：2020-03-23 23:35

【摘要】：科学技术对农业致富增收,提高农民科技素养起到了关键性作用,随着信息技术飞速发展,在互联网上累积了大量的农业信息资源。但由于农民对互联网知识与应用技能的缺乏,导致农业资源的利用率不高,推广率较低。针对如何高效的利用现有的农业信息资源,适应农业用户实际的阅读需求以及解决基于内容推荐算法特征提取不够准确和传统推荐算法对农业产品针对性不足等问题,本文从以下三方面展开研究。第一,基于关键词的文档相似度计算方法的改进。研究并分析了传统的基于关键词的文档相似度计算方法,为了提升基于关键词的文档相似度计算方法的准确度,在原有方法的基础上,通过引入多种关键词提取的方法并取均值的方式来提高文档相似度计算的准确度。最后并通过实验验证了改进算法的精确度。第二,农业技术文档专用停用词表的构建。农业技术类文档由于独特的专业领域和书写习惯,会产生一些特有的停用词比如“田间、品种”等类似的词,这些词可能经常出现但是对于农业技术类文档没有实际意见,同时由于现在发布的停用词表没有专门针对农业领域的,所以需要针对农业领域构建专用的停用词表。第三,基于多特征的农业web文档推荐方法研究。本文设计和实现了一个基于多特征的农业web文档推荐方法,该推荐方法从节气特征、主题特征和关键词特征三个维度进行文档相似度的计算,并将综合相似度最高的文档集推荐给用户,文档的评价方法与以基于内容的推荐方法和基于内容过滤的农业信息推荐方法进行对比。实验结果表明,该文提出的多特征的农业文本文档推荐方法推荐准确率较高。综上所述,本文提出一种结合用户浏览和收藏记录、关键词和24节气的多特征的农业web文档推荐方法。算法从用户过去浏览收藏和当前阅读文档主题特征、关键词特征、节气特征等三个维度分别进行相似度计算,将结果相加计算文档之间的综合相似度,并将相似度最高的文档集推荐给用户。实验结果表明,该文所提出的算法能提高对农业web文档推荐的准确度且对其他农业产品的推荐具有参考价值。
【图文】：

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图 2.1 决策树示意图Fig.2.1 The example of a simple schematic tree特征属性的处理，，C4.5在ID3的基础上对其进行了改进型属性的处理，可对连续型数据进行离散化处理；逡在节点选择时，根据信息增益率来进行选择；逡

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图 2.2 推荐流程图Fig. 2.2. recommended flow chart荐流程，我们可进行形象化描述。以本文的农业 Web 文档推篇农业 Web 文档。第一步 Item Representation，比较常篇农业 Web 文档，本文使用主题特征、关键词特征和季节
【学位授予单位】：吉林农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.1;S126

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