| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 农业信息化服务研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 个性化推荐服务研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 研究的主要内容 | 第17-18页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第18-20页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第19-20页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第20-22页 |
| 第二章 相关基础理论与技术简介 | 第22-32页 |
| 2.1 Web信息获取 | 第22-23页 |
| 2.1.1 Web数据挖掘理论 | 第22-23页 |
| 2.1.2 网络爬虫技术 | 第23页 |
| 2.1.3 Web信息抽取技术 | 第23页 |
| 2.2 群组用户画像建模 | 第23-28页 |
| 2.2.1 本体论 | 第23-24页 |
| 2.2.2 用户画像技术 | 第24-26页 |
| 2.2.3 牛顿冷却定律 | 第26-27页 |
| 2.2.4 模糊聚类分析 | 第27-28页 |
| 2.3 个性化推荐算法改进相关技术 | 第28-31页 |
| 2.3.1 Session会话 | 第28-29页 |
| 2.3.2 信息熵 | 第29-30页 |
| 2.3.3 离散量 | 第30-31页 |
| 2.3.4 贴近度 | 第31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 农业群组用户画像研究 | 第32-53页 |
| 3.1 基于Web领域本体的用户画像建模 | 第32-40页 |
| 3.1.1 农业信息资源分类 | 第33-34页 |
| 3.1.2 农业信息Web领域本体构建 | 第34-38页 |
| 3.1.3 Web领域本体映射用户画像 | 第38-40页 |
| 3.2 基于Web领域本体的用户画像管理 | 第40-42页 |
| 3.2.1 用户画像存储 | 第40-41页 |
| 3.2.2 用户画像查询 | 第41页 |
| 3.2.3 用户画像更新 | 第41-42页 |
| 3.3 群组用户画像构建 | 第42-47页 |
| 3.3.1 基于FCM算法的用户画像聚类 | 第42-45页 |
| 3.3.2 优化改进FCM算法 | 第45-47页 |
| 3.4 实验与分析 | 第47-51页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第47页 |
| 3.4.2 实验环境和度量标准 | 第47-48页 |
| 3.4.3 数据预处理 | 第48-49页 |
| 3.4.4 实验结果 | 第49-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于群组用户会话子画像的推荐技术研究 | 第53-64页 |
| 4.1 会话数据模型 | 第53-54页 |
| 4.2 基于会话协同过滤的农业信息推荐算法 | 第54-56页 |
| 4.3 算法优化改进 | 第56-57页 |
| 4.3.1 改进相似度计算 | 第56-57页 |
| 4.3.2 识别重要会话 | 第57页 |
| 4.4 实验与分析 | 第57-63页 |
| 4.4.1 实验数据和实验环境 | 第57-58页 |
| 4.4.2 度量标准 | 第58页 |
| 4.4.3 实验设计 | 第58-59页 |
| 4.4.4 实验结果 | 第59-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于群组用户评分子画像的推荐技术研究 | 第64-74页 |
| 5.1 传统相似度计算问题分析 | 第65-66页 |
| 5.2 改进相似度计算的协同过滤算法 | 第66-70页 |
| 5.2.1 基于离散量的相似度计算 | 第67-68页 |
| 5.2.2 用户兴趣贴近度修正 | 第68-69页 |
| 5.2.3 融合离散量和用户兴趣贴近度的相似度计算方法 | 第69-70页 |
| 5.3 基于离散量和用户兴趣贴近度的协同过滤算法 | 第70页 |
| 5.4 实验与分析 | 第70-73页 |
| 5.4.1 实验数据集 | 第70-71页 |
| 5.4.2 实验环境和度量标准 | 第71页 |
| 5.4.3 实验结果及分析 | 第71-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 农业信息个性化推荐模型研究与系统实现 | 第74-89页 |
| 6.1 推荐模型研究 | 第74-78页 |
| 6.1.1 基于农业信息Web领域本体的系统网站构建 | 第74-76页 |
| 6.1.2 农业群组用户画像构建 | 第76页 |
| 6.1.3 融合群组用户会话和评分子画像的推荐技术研究 | 第76-78页 |
| 6.2 融合算法的有效性测试 | 第78-80页 |
| 6.2.1 实验数据 | 第78页 |
| 6.2.2 实验环境和度量标准 | 第78-79页 |
| 6.2.3 实验方案 | 第79页 |
| 6.2.4 实验结果分析 | 第79-80页 |
| 6.3 系统实现方案 | 第80-88页 |
| 6.3.1 系统功能 | 第80页 |
| 6.3.2 系统结构 | 第80-81页 |
| 6.3.3 系统开发及部署 | 第81-82页 |
| 6.3.4 系统测试 | 第82-88页 |
| 6.3.5 系统评价 | 第88页 |
| 6.4 本章小结 | 第88-89页 |
| 第七章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 7.1 总结 | 第89-90页 |
| 7.2 展望 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 附录 | 第95-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
| 作者简介 | 第106页 |
