个性化推荐是解决农户需求和农业信息服务契合度的关键技术。传统基于行为的推荐算法能挖掘农户兴趣但不能反映其兴趣的迁移,时间权重的引入较好地实现了自适应机制。地域、时间以及农业生产门类等情境信息直接影响农户的兴趣偏好,已有算法却融入度不足。综合情境因素、浏览行为和兴趣改变等多维因素,拓展向量空间模型,设计情景感知和兴趣适应的农业信息推荐算法。实验结果显示,改进后的算法能显著提升推荐的准确率和有效性。
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