| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 研究内容和目的 | 第15-16页 |
| 1.3 国内外研究现状综述 | 第16-18页 |
| 1.4 研究方法 | 第18-20页 |
| 1.4.1 文献调研法 | 第18页 |
| 1.4.2 访谈法 | 第18-19页 |
| 1.4.3 系统分析法 | 第19页 |
| 1.4.4 比较研究法 | 第19页 |
| 1.4.5 原型法 | 第19-20页 |
| 1.5 本文主要工作及内容安排 | 第20-22页 |
| 第二章 基于情景感知融合的个性化信息推荐理论基础 | 第22-32页 |
| 2.1 情景感知融合 | 第22-23页 |
| 2.2 信息个性化推荐技术 | 第23-29页 |
| 2.2.1 基于规则的个性化推荐算法 | 第23-24页 |
| 2.2.2 基于内容的个性化推荐算法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 基于协同过滤的个性化推荐算法 | 第25-28页 |
| 2.2.4 基于网格结构的个性化推荐算法 | 第28页 |
| 2.2.5 基于本体的个性化推荐算法 | 第28-29页 |
| 2.2.6 基于混合的个性化推荐算法 | 第29页 |
| 2.2.7 小结 | 第29页 |
| 2.3 农业信息服务的特点 | 第29-31页 |
| 2.3.1 多样性 | 第29-30页 |
| 2.3.2 地域性 | 第30页 |
| 2.3.3 周期性 | 第30页 |
| 2.3.4 动态性 | 第30-31页 |
| 2.3.5 实用性 | 第31页 |
| 2.4 小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于情景感知融合的个性化农业信息推荐服务体系框架 | 第32-38页 |
| 3.1 农业信息服务体系的构成主体 | 第32-33页 |
| 3.1.1 政府部门 | 第32页 |
| 3.1.2 涉农企业 | 第32-33页 |
| 3.1.3 科研院校 | 第33页 |
| 3.1.4 个人 | 第33页 |
| 3.2 农业信息服务体系的服务内容 | 第33-35页 |
| 3.2.1 农业生产信息 | 第33-34页 |
| 3.2.2 农业市场供求信息 | 第34页 |
| 3.2.3 家庭生活信息 | 第34页 |
| 3.2.4 农业政策法规信息 | 第34-35页 |
| 3.2.5 农业科研信息 | 第35页 |
| 3.3 农业信息服务体系的服务方式 | 第35-36页 |
| 3.3.1 传统的农业信息服务方式 | 第35页 |
| 3.3.2 新媒体服务的服务方式 | 第35-36页 |
| 3.4 基于情景感知融合的个性化农业信息推荐服务框架 | 第36-38页 |
| 第四章 基于特征提取的多维农业信息资源模型 | 第38-56页 |
| 4.1 农业信息资源的分类 | 第38-41页 |
| 4.1.1 农业信息资源的分类原则 | 第38-39页 |
| 4.1.2 农业信息资源的分类方法 | 第39-41页 |
| 4.2 构建多维农业信息资源分类体系 | 第41-43页 |
| 4.3 农业信息资源的特征提取 | 第43-51页 |
| 4.3.1 建立农业信息资源词典 | 第44-48页 |
| 4.3.2 农业信息资源的分词处理 | 第48-49页 |
| 4.3.3 农业信息资源词语权重的计算 | 第49-51页 |
| 4.4 农业信息资源的特征模型表示 | 第51-53页 |
| 4.5 农业信息资源分类 | 第53-54页 |
| 4.6 小结 | 第54-56页 |
| 第五章 基于情景融合的用户兴趣模型及推荐实现 | 第56-70页 |
| 5.1 用户兴趣信息的获取 | 第56-59页 |
| 5.1.1 情景获取 | 第57页 |
| 5.1.2 显式获取 | 第57-58页 |
| 5.1.3 隐式获取 | 第58-59页 |
| 5.2 用户兴趣信息的处理 | 第59-64页 |
| 5.2.1 情景信息的处理 | 第59-62页 |
| 5.2.2 显式获取信息的处理 | 第62页 |
| 5.2.3 隐式获取信息的处理 | 第62-64页 |
| 5.3 用户兴趣模型的建立 | 第64-66页 |
| 5.4 用户兴趣模型的更新 | 第66-67页 |
| 5.5 信息资源的个性化推荐 | 第67-68页 |
| 5.6 小结 | 第68-70页 |
| 第六章 系统原型实现与论证 | 第70-84页 |
| 6.1 系统总体结构与流程 | 第70-71页 |
| 6.2 系统开发工具与平台 | 第71页 |
| 6.3 个性化信息推荐服务系统核心功能的实现 | 第71-81页 |
| 6.3.1 信息资源的获取与处理 | 第71-76页 |
| 6.3.2 用户兴趣模型模块的实现 | 第76-79页 |
| 6.3.3 个性化信息推荐服务的实现 | 第79-81页 |
| 6.4 系统实验结果分析 | 第81-84页 |
| 6.4.1 基于情景感知融合用户兴趣模型试验 | 第81-82页 |
| 6.4.2 个性化信息推荐结果相关性分析 | 第82-84页 |
| 第七章 总结与展望 | 第84-86页 |
| 7.1 总结 | 第84-85页 |
| 7.2 问题与展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 致谢 | 第90页 |