基于用戶角色的農(nóng)資供求信息智能推薦系統(tǒng)的研究及實現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的蓬勃發(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，已成為農(nóng)資電子商務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模式，在互聯(lián)網(wǎng)領域的應用越來越廣泛。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與農(nóng)資交易平臺相結合，設計實現(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。對基于內容的推薦算法、協(xié)同過濾推薦算法等相關基礎理論進行了較為深入的研究，結合農(nóng)資電商推薦系統(tǒng)現(xiàn)狀，對如何構建適用農(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。并構造用戶相似度矩陣U-U及Pearson相關系數(shù)計算用戶相似性，確定最近鄰用戶，最后生成預測評分及推薦項。
　　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圖基礎上，對數(shù)據(jù)表進行詳細設計。搭建storm分布式實時計算框架，設計開發(fā)集農(nóng)資購買、個性推薦、訂單管理、和基礎查詢?yōu)橐惑w的農(nóng)資供求信息智能推薦系