情境感知和兴趣适应的农业信息推荐模型

被引：2

作者：

张新香

机构：

[1] 中南财经政法大学信息与安全工程学院

来源：

计算机应用研究 | 2016年 / 33卷 / 05期

关键词：

农业信息; 个性化推荐; 情境感知; 兴趣适应;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.3 [检索机];

学科分类号：

摘要：

个性化推荐是解决农户需求和农业信息服务契合度的关键技术。传统基于行为的推荐算法能挖掘农户兴趣但不能反映其兴趣的迁移,时间权重的引入较好地实现了自适应机制。地域、时间以及农业生产门类等情境信息直接影响农户的兴趣偏好,已有算法却融入度不足。综合情境因素、浏览行为和兴趣改变等多维因素,拓展向量空间模型,设计情景感知和兴趣适应的农业信息推荐算法。实验结果显示,改进后的算法能显著提升推荐的准确率和有效性。

引用

页码：1315 / 1318

页数：4

共 14 条

[1]

Context-aware recommender systems. Adomavicius G,Tuzhilin A. Recommender Systems Handbook . 2001

[2] 一种检测兴趣漂移的图结构推荐系统 [J].

叶红云 ;

倪志伟 ;

倪丽萍 .

小型微型计算机系统, 2012, 33 (04) :700-706

[3] Understanding and Using Context [J].

Dey, Anind K. .

PERSONAL AND UBIQUITOUS COMPUTING, 2001, 5 (01) :4-7

[4] 移动推荐系统及其应用 [J].

孟祥武 ;

胡勋 ;

王立才 ;

张玉洁 .

软件学报, 2013, 24 (01) :91-108

[5] 基于本体和粗糙集的产品设计知识推送技术 [J].

吉祥 ;

顾新建 ;

代风 ;

乐承毅 ;

徐福缘 .

计算机集成制造系统, 2013, 19 (01) :7-20

[6]

The measures precision, recall, fallout and miss as a function of the number of retrieved documents and their mutual interrelations[J] . L. Egghe. &nbspInformation Processing and Management . 2007 (2)

[7] Collaborative filtering with ordinal scale-based implicit ratings for mobile music recommendations [J].