基于农业信息网的信息个性化推荐研究

摘要

个性化推荐系统能够使用户对感兴趣的信息获取更加方便，增强了用户对网站的黏性。本文以“河北三农网”为研究分析对象，在传统的基于网络结构的算法基础上，构建了针对农业信息的个性化推荐方法。通过数据挖掘技术和个性化推荐技术，把用户访问生成的网络日志挖掘结果，包括用户的使用偏好和信息需求等，作为网站对用户进行个性化信息推荐的参考和依据，从而主动满足用户的需求。
　　本文主要的研究工作包括:
　　第一，网络日志预处理及用户访问网站的信息特征提取。预处理的网络日志包含服务器日志数据、代理服务器日志数据、Cookie数据。给出了预处理的流程及每一个步骤的处理方法，重点分析了日志信息的清洗、用户的识别、用户会话的识别、路径填充等。
　　第二，访问网站模型构建及访问者分类研究。首先分析用户对网站的访问浏览路径日志记录，对用户访问路径进行分析和挖掘;然后结合用户对于农业类网站的浏览模式，以用户对信息的需求程度作为标准，将用户划分为随便看看型、疑难求解型、兴趣主导型和一般访问型，以决策分类树的形式给出了用户类别判断流程。
　　第三，个性化推荐算法设计和用户信息分配技术研究。首先对用户的资源分配方式进行分析，结合用户的具体类型分析了其路径树的特点，通过三元组数据来对待分配的网站信息进行分类。对不同类别的用户进行信息分配，然后获取每种对象的资源量，对不同对象间以及不同的信息资源间的联系进行计算，为用户进行合理的信息推荐。
　　第四，算法有效性实验验证。运用“河北三农网”的网站数据，针对兴趣主导型、一般访问型、疑难求解型等三个用户类型，对比分析了传统的基于网络结构的推荐算法和本文所构建的个性化推荐算法的优劣。结果表明，本文算法具有较好的推介效果和性能，可增强用户的信息获取精度，提升用户的信息浏览体验。

目录

声明

摘要

1．1．1 选题背景

1．1．2 针对农业信息的个性化推荐方法研究意义

1．2 研究现状

1．2．1 对于Web日志的研究

1．2．2 个性化推荐方法的研究

1．3 结构安排

2 网站日志信息的预处理

2．1 农户访问日志信息的清洗

2．2 农户访问类型的识别

2．2．1 农户访问类别的划分

2．2．2 识别模式利用规则

2．2．3 访问者识别流程构建

2．3 农户访问者会话识别

2．3．1 会话识别模式选取

2．3．2 会话识别算法构建

2．4 农户访问网站的路径填充

2．5 农户访问行为的识别

2．6 本章小结

3 农户访问网站的模式分析

3．1 农户访问模型的构建

3．1．1 访问者路径分析模式的类别

3．1．2 访问者路径分析结构的形成

3．2 农户访问路径的分析和挖掘

3．3 网站访问者的分类

3．4 本章小结

4 用户个性化信息推荐研究

4．1 信息推荐算法基本原理分析

4．1．1 信息推荐算法的特点

4．1．2 信息推荐算法的步骤分析

4．2 个性化推荐算法的构建

4．2．1 浏览对象的选择

4．2．2 农户访问者信息分配方法

4．2．3 农户访问者的信息推荐方法

4．3 本章小结

5 案例分析

5．1 实验对象和方法

5．2 结果及分析

5．2．1 实验结果

5．2．2 结果分析

5．3 本章小结

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

作者简历

致谢