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摘要:
农业信息具有较强的时效性和周期性特征,传统基于行为的推荐算法能挖掘农户兴趣但不能反映农户不同时段的信息需求.同时,农户一般采用匿名网页直接浏览的方式查看农业新闻,显式反馈数据十分稀少,传统协同过滤推荐算法需要面临冷启动等问题.本文提出一种基于用户行为和新闻时效性的协同过滤推荐算法,综合采集用户的隐式、显式反馈数据等多维因素,同时考虑农业信息的分类特征及周期性特征,针对农户对不同农业信息分类信息的周期性关注度变化以及热度系数提高农业新闻推荐的针对性和时效性.通过对真实访问数据进行验证,结果表明提出的算法能有效提升农业信息推荐准确率.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于用户行为和新闻时效性的农业信息协同过滤推荐算法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 农业信息 协同过滤 隐式反馈 冷启动 分类特征 周期性
年,卷(期) 2020,(7) 所属期刊栏目 算法设计与分析
研究方向 页码范围 6-10
页数 5页 分类号 TP181
字数 4944字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐建鹏 11 41 4.0 6.0
2 徐祥 4 11 2.0 3.0
3 伍琼 8 6 2.0 2.0
4 王晖 5 3 1.0 1.0
5 王杰 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
农业信息
协同过滤
隐式反馈
冷启动
分类特征
周期性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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