基于农产品特征混合推荐的用户标签应用研究

随着互联网的发展,农产品在电子商务市场的竞争也愈演愈烈,用户无法从众多的农产品信息中找到适合自身的偏好。针对这一问题,本研究旨在分析农产品特征的本体知识的语义检索,构建农产品的具体特征知识体系,并深入解析用户标签的构建、用户画像刻画的维度与场景,在此基础上归纳用户标签、用户场景画像对于农产品特征因子的结合关联。考虑通过采集用户行为及运用活标签,提出基于协同过滤改进TF-IDF计算权重权值;注重用户兴趣偏好推荐算法的对农产品特征混合推荐系统框架进行设计,过滤出用户、物品的隐含关联内容,召回用户偏好的农产品,再以逻辑回归法LR推荐的农产品的特征排序,从而推荐给用户Top N的农产品。该算法融入农产品特征知识本体,结合内容与矩阵分解的混合推荐方法,以达到在最短时间内为消费者推荐更精准的农产品,为进一步深化促进农村第一产业的竞争力和效益、增加农户收入、扩大农产品信息化领域发展提供具有重要意义的应用借鉴。