【摘 要】
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随着大数据技术逐渐渗透入农业生产当中和农业知识数据库可不断扩充,农户可以通过网络搜索形式查找农作物培育信息和销售信息。通过传统关键词搜索和相近词搜索农业领域信息时,网络搜索结果会夹杂着大量的冗余、不准确和不相关的数据信息,导致农民们需要花费大量时间和精力在搜索结果中寻找有用的答案信息,大大降低了用户体验感。因此,本文从农业相关数据库的知识图谱构建入手,并且着重研究农业在线资源推荐系统的相关技术,论
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随着大数据技术逐渐渗透入农业生产当中和农业知识数据库可不断扩充,农户可以通过网络搜索形式查找农作物培育信息和销售信息。通过传统关键词搜索和相近词搜索农业领域信息时,网络搜索结果会夹杂着大量的冗余、不准确和不相关的数据信息,导致农民们需要花费大量时间和精力在搜索结果中寻找有用的答案信息,大大降低了用户体验感。因此,本文从农业相关数据库的知识图谱构建入手,并且着重研究农业在线资源推荐系统的相关技术,论文的主要研究工作如下:（1）农业知识图谱构建。根据知识图谱的组织架构,农业在线资源推荐系统的知识图谱构建分为本体层构建和实体层构建两个部分,构建过程需要完成数据采集、数据清洗、本体层构建、实体层构建和知识图谱形成。同时,利用python数据处理技术结合生成的数据包装器分别抓取土壤类型数据、农作物病虫害数据和农业贸易数据,并且采用原生图数据存储工具Neo4j存储农业知识图谱的图数据库。（2）提出一种基于用户偏好的矩阵分解算法。通过提取用户对知识图谱中实体信息的偏好程度进而控制实体的传播强度,使得传播实体始终处于用户偏好的范围内。分别对基于分类的多属性、基于元图归一化的相似性度量和基于用户偏好传播的实体推荐方法进行对比分析,实验结果表明偏好法相比其它两种方法具有最优的推荐效果,其最小F1值为87.54%。利用矩阵分解算法实现资源数据库和用户所提问题语句进行连接的目的,对比分析了基于项目法、基于用户法和基于矩阵分解法对推荐系统识别精度的影响,实验表明基于用户偏好的矩阵分解推荐算法具有最好的F1值,在三类数据集中F1值分别达到0.896、0.827和0.703。（3）设计并实现了基于知识图谱的农业在线信息资源推荐系统。系统总共分为界面展示模块、“用户-答案”处理模块和数据构建模块,能够支持农作物种植和销售信息查询,为农户精准推荐农业领域答案信息。分别对K-means聚类方法、多特征融合方法和本文所使用的方法在系统推荐准确率和时延上进行对比和分析,实验结果表明本文方法具有最好的推荐效果,推荐准确率可以达到96%,时延仅为2s。
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