基于Web日志和协同过滤算法的水产养殖信息推荐

发布时间：2018-08-20 12:54

【摘要】：随着水产养殖信息在互联网和物联网中快速增长,大部分信息成为死信息储存于互联网中各个角落,未得到有效利用。为了从众多资源候选中选择用户需要的资源推送给用户,该文构建了一个基于Web日志的水产养殖推荐系统。该系统通过用户兴趣调查获取用户初始倾向,并运用Web日志挖掘技术构建了潜在的用户兴趣模型,将用户个性化的信息通过基于项目的协同过滤算法整合至推荐系统。基于用户的推送系统实现根据用户的需求精确推荐水产品交易、养殖技术、政府优惠政策和物联网数据等信息。
[Abstract]:With the rapid growth of aquaculture information in the Internet and the Internet of things, most of the information becomes dead information stored in every corner of the Internet and has not been effectively used. In order to select the resources needed by users from many resource candidates, a aquaculture recommendation system based on Web log was constructed. The system acquires the initial tendency of users through user interest survey and constructs a potential user interest model by using Web log mining technology. The personalized information of users is integrated into the recommendation system through a project-based collaborative filtering algorithm. The push system based on users can accurately recommend the information of aquatic products trading, aquaculture technology, government preferential policies and Internet of things data according to the needs of users.
【作者单位】： 中国农业大学信息与电气工程学院;
【基金】：山东省重点研究发展计划(2015GGX101041)
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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9 陈健O，

本文编号：2193673