大数据及大数据技术的发展,为农业的信息化建设提供了有力的支撑与保障。农业大数据是数据领域比较复杂的一项研究,大数据的价值不仅在于数据的体量之大,更在于对数据本身的处理。农业大数据本身具有业务复杂性,多样性等特点。因此,本文在处理农业大数据时,更加注重数据的信息价值获取,并利用大数据技术中的数据分析技术获取数据特征。根据数据的特征,进行基于农业大数据的个性化信息服务推荐,本文旨在单项的从小麦品种出发,设计实现个性化的小麦选种推荐系统。本文的研究,主要进行了以下几方面的工作:（1）个性化推荐算法的研究。根据农业数据信息的复杂性,首先需要对数据进行处理。本文采用了数据处理中的多标签任务,建立基于农业大数据的多标签分类任务。在基于农业数据信息的基础上,采用了改进的Slope One推荐算法,以适应农业大数据的特点形式,解决了在复杂的农业大数据中,可以精准推荐的问题。（2）兴趣模型的研究。本文通过建立长短兴趣库进行模型的设计研究,由“长兴趣”建立固定的兴趣库,用“短兴趣”建立变化的兴趣模型。长兴趣是指用户的注册信息、自定义不变的信息等;短兴趣为不同用户变化的信息,如在某项上的驻留时长、频率等信息。长短兴趣的结合,可以精准确定用户的兴趣目标,达到个性化推荐的目的。并且,其中的“短兴趣”库定期更新模型,解决了用户选择不同导致的个性化推荐不准确的问题。（3）个性化小麦选种系统的设计。基于个性化推荐算法的研究,确定改进的Slope One推荐算法作为本系统的主要推荐算法。同时建立了兴趣模型的研究,为用户的选择作个性化的推荐服务。系统设计了用户信息的管理,模型的设计,个性化推荐设计等几个模块。通过对农业数据的调研和对推荐系统的研究,综合设计了基于农业数据的个性化小麦选种推荐系统,通过测试,可以达到个性化推荐的效果,具有一定的研究价值和实用价值。