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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展,網(wǎng)上信息資源的數(shù)據(jù)量也呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長。在農(nóng)資交易平臺中,農(nóng)戶如何從大量農(nóng)資商品中找到符合自己需求的商品,以及供應(yīng)商如何讓自己的商品脫穎而出,都是一件非常困難的事情。目前,針對不同角色用戶,不同地域用戶及用戶在不同季節(jié)的需求特性,提供滿足其個性化要求的信息服務(wù),已成為農(nóng)資電子商務(wù)站點亟需解決的難題。
協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)作為一種重要的個性化服務(wù)模式,在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。本文以農(nóng)藥為例,研究出一種
2、基于用戶角色的推薦算法,與傳統(tǒng)的推薦算法相比,此種算法綜合了農(nóng)資季節(jié)性,地域性,使用特性等特點,更適用于農(nóng)資推薦。同時,本文將智能推薦技術(shù)與農(nóng)資交易平臺相結(jié)合,設(shè)計實現(xiàn)基于用戶角色的農(nóng)資供求信息智能推薦系統(tǒng)。
本文的主要研究內(nèi)容如下:
現(xiàn)有推薦系統(tǒng)及推薦算法發(fā)展現(xiàn)狀研究。對基于內(nèi)容的推薦算法、協(xié)同過濾推薦算法等相關(guān)基礎(chǔ)理論進行了較為深入的研究,結(jié)合農(nóng)資電商推薦系統(tǒng)現(xiàn)狀,對如何構(gòu)建適用農(nóng)資交易平臺的個性化推薦算法進行了
3、深入的研究分析。
改進的協(xié)同過濾算法研究。通過計算I-I相似矩陣及收集用戶隱式行為,建立修正的I-U評分矩陣。并構(gòu)造用戶相似度矩陣U-U及Pearson相關(guān)系數(shù)計算用戶相似性,確定最近鄰用戶,最后生成預(yù)測評分及推薦項。
農(nóng)資供求信息智能推薦系統(tǒng)的實現(xiàn)。在建立了實體間的E-R圖基礎(chǔ)上,對數(shù)據(jù)表進行詳細設(shè)計。搭建storm分布式實時計算框架,設(shè)計開發(fā)集農(nóng)資購買、個性推薦、訂單管理、和基礎(chǔ)查詢?yōu)橐惑w的農(nóng)資供求信息智能推薦系
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