| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究 | 第11-12页 |
| 1.3 本论文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 2 农业信息需求分析及个性化信息分类 | 第14-21页 |
| 2.1 农业信息资源特点及需求分析 | 第14-15页 |
| 2.1.1 农业信息资源特点 | 第14页 |
| 2.1.2 农业信息需求分析 | 第14-15页 |
| 2.2 农业信息资源分类体系与分类编码 | 第15-19页 |
| 2.2.1 农业信息资源的分类体系 | 第16-17页 |
| 2.2.2 农业信息资源的编码方案 | 第17-19页 |
| 2.3 农业信息三维分类方案设计 | 第19-20页 |
| 2.4 小结 | 第20-21页 |
| 3 基于农业本体的区域混合用户兴趣模型 | 第21-26页 |
| 3.1 概念介绍 | 第21-22页 |
| 3.1.1 本体概述及农业本体的相关定义 | 第21页 |
| 3.1.2 用户兴趣模型定义 | 第21-22页 |
| 3.2 基于农业本体的区域混合用户兴趣建模 | 第22-25页 |
| 3.2.1 用户兴趣建模流程 | 第22-23页 |
| 3.2.2 用户兴趣信息的获取 | 第23页 |
| 3.2.3 区域用户兴趣模型构建 | 第23-24页 |
| 3.2.4 混合用户兴趣模型更新 | 第24-25页 |
| 3.3 小结 | 第25-26页 |
| 4 农业信息个性化服务推荐算法 | 第26-34页 |
| 4.1 个性化推荐技术的介绍 | 第26-29页 |
| 4.1.1 基于内容过滤的推荐算法 | 第26-27页 |
| 4.1.2 基于关联规则的推荐算法 | 第27页 |
| 4.1.3 协同过滤推荐算法 | 第27-28页 |
| 4.1.4 混合推荐算法 | 第28-29页 |
| 4.1.5 各种推荐算法的对比 | 第29页 |
| 4.2 基于区域最近邻与用户反馈次数的协同过滤推荐算法 | 第29-31页 |
| 4.2.1 数据集表示 | 第29-30页 |
| 4.2.2 构建最近邻 | 第30页 |
| 4.2.3 生成推荐数据集 | 第30-31页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第31-33页 |
| 4.3.1 实验数据来源 | 第31-32页 |
| 4.3.2 参比算法与结果评价指标 | 第32页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第32-33页 |
| 4.4 小结 | 第33-34页 |
| 5 农业信息区域推送系统设计与实现 | 第34-45页 |
| 5.1 系统设计原则与目标 | 第34-35页 |
| 5.2 系统总体设计 | 第35-36页 |
| 5.2.1 系统流程 | 第35页 |
| 5.2.2 系统总体框架 | 第35-36页 |
| 5.3 系统环境 | 第36页 |
| 5.4 数据库设计 | 第36-38页 |
| 5.5 系统功能关键模块实现 | 第38-44页 |
| 5.5.1 用户验证模块 | 第39页 |
| 5.5.2 农业信息管理模块 | 第39-40页 |
| 5.5.3 用户兴趣模块 | 第40-41页 |
| 5.5.4 区域信息推送模块 | 第41-43页 |
| 5.5.5 信息提取模块 | 第43页 |
| 5.5.6 系统管理模块 | 第43-44页 |
| 5.6 小结 | 第44-45页 |
| 6 总结与展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 作者简介 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-47页 |