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摘要
针对在获取农业海量信息资源时存在推荐准确率较低、实时性较差等问题,提出基于知识图谱的农业在线海量信息资源推荐算法。通过分析知识图谱与推荐系统的相关知识,将推荐问题转变为排序问题;分析知识图谱中的节点分配不同比例权重,了解用户对不同农业知识的兴趣差异,构建用户兴趣迁移模型,改善用户兴趣迁移问题;在知识图谱基础上,引入矩阵分解方法,获取目标向量表达,与知识图谱做相关匹配得到推荐预测评分,构建反馈模型并扩展,衡量推荐内容的动态变换,考虑用户的长、短期偏好,实现较推荐的个性化。仿真结果表明,上述方法推荐的准确率高、延时短,适用于农业在线海量信息资源的推荐。
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