基于混合算法模型的農(nóng)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)設計與實現(xiàn).pdf

1、近些年隨著計算機和互聯(lián)網(wǎng)技術的高速發(fā)展，各類推薦系統(tǒng)被廣泛應用在人們的日常生活中，智能化的決策推薦技術越來越普及，作為農(nóng)業(yè)信息時代的產(chǎn)物農(nóng)產(chǎn)品購物平臺已開始走入人們生活。當今，隨著農(nóng)業(yè)電子商務的規(guī)模不斷擴展和延伸，農(nóng)產(chǎn)品在線銷售服務已不再是新鮮產(chǎn)物，其在電商平臺上的銷售無論在種類還是數(shù)量上都呈現(xiàn)出飛速增長的趨勢。但是用戶在線購買產(chǎn)品時需要從海量信息中查找到目標產(chǎn)品，在此過程中需要消耗用戶的大量時間。通過在農(nóng)產(chǎn)品在線銷售平臺中引入智能化的

2、推薦系統(tǒng)，可以較好的解決這方面的問題，推薦系統(tǒng)通過分析不同的用戶需求為其推薦適合的產(chǎn)品。
　　從推薦系統(tǒng)在其它行業(yè)的應用表現(xiàn)可以看出其巨大的開發(fā)潛力，特別是針對用戶個性化推薦所帶來的業(yè)務額提升比重越來越大，但在市面上的電商平臺中針對農(nóng)產(chǎn)品的推薦不能體現(xiàn)其自身特點，造成農(nóng)產(chǎn)品推薦的效果不理想。論文根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品的特征屬性對常規(guī)產(chǎn)品推薦過程加入了針對性的優(yōu)化，對于推薦準確度的提升具有較大幫助。由于推薦系統(tǒng)需要面對不同用戶類型并為其推薦不同

3、種類產(chǎn)品，因此，設計并實現(xiàn)一種基于農(nóng)產(chǎn)品屬性和特征、推薦效率高以及用戶滿意度高的農(nóng)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)具有巨大的研究價值和市場前景。
　　在經(jīng)過充分的市場調(diào)研和準備之后設計了一套針對農(nóng)產(chǎn)品電商平臺的農(nóng)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，在論文撰寫過程中做了以下工作。
　　1.針對推薦算法理論中的協(xié)同過濾算法、基于內(nèi)容推薦算法和關聯(lián)規(guī)則算法進行了研究和學習，并分析了各個算法中的優(yōu)點和不足，通過結合農(nóng)產(chǎn)品推薦的特殊性，確定了推薦系統(tǒng)采用基于多種算法的混合推薦

4、模式。
　　2.系統(tǒng)以水果推薦為例，分析研究了其分類、產(chǎn)地、營養(yǎng)、口感、外觀、專家知識以及購買行為等因素，并將其分別用于不同的推薦模式中，對推薦結果進行修正，體現(xiàn)了農(nóng)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)的專業(yè)性和實用性。
　　3.論文從系統(tǒng)模塊、數(shù)據(jù)庫模塊設計、推薦模塊三個方面對系統(tǒng)的進行詳細設計，并基于Java EE技術實現(xiàn)了該推薦系統(tǒng)的核心功能，最后對管理模塊和推薦模塊的主要功能進行了實驗驗證。
　　論文在完成系統(tǒng)的需求分析、系統(tǒng)功能模塊