基于组合模型的农业信息情景感知推荐系统研究

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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。
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