用户隐式评价的农业知识协同过滤推荐算法优化与仿真  

作　　者：刘波[1,2] 郭平[1,3] 沈岳[1,2] 丁德红[1,2] 

机构地区：[1]湖南农业大学信息科学技术学院,湖南长沙410128 [2]湖南省农村农业信息化工程技术研究中心,湖南长沙410128 [3]湖南华南光电科技股份有限公司技术中心,湖南常德415000

出　　处：《物联网技术》2015年第8期76-79,共4页Internet of things technologies

基　　金：国家科技部十二五科技支撑计划课题(2011BAD21B03);国家科技部国家星火计划项目(2011GA770001);国家科技部科技支撑计划课题(2012BAD35B05;2012BAD35B07);湖南省科技厅重点项目(2013FJ1014);2014湖南省教育厅科研一般项目(14C0542);2014湖南省科技厅湘西南农村信息化服务湖南省重点实验室开放基金课题;2013年湖南农业大学团委发明制作科创项目(201401);湖南农业大学大学生创新项目(XCX13030;XCX14063)

摘　　要：基于湖南国家农村农业信息化示范省建设项目农业知识抽取与推荐研究,提出了基于用户隐式评价的农业知识协同过滤推荐算法。该算法主要针对协同过滤算法中用户偏好描述粒度大和评价矩阵稀疏引起的相似度计算不准确问题,通过建立农业知识标准特征矩阵和用户评分项目内容权重矩阵,然后基于内容的特征对评价矩阵进行填充,再基于项目协同过滤算法推荐相应的知识。使用农业数据集论证了本算法也适合农业文本知识推荐。该方法既改善了数据稀疏性,同时又反映了用户的个性兴趣。

关 键 词：协同过滤推荐 用户偏好-项目评价矩阵 混合推荐算法 农业知识服务 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]