面向农业大数据的多源融合推荐系统研究与实现
这是一篇关于农业大数据,多源数据过滤,加权模糊聚类,环境信任度,推荐系统的论文, 主要内容为近年来,国家大力推动发展智慧农业,实现农业生产的智能化和精准化,已成为当前智慧农业研究的热点。智能农业推荐系统作为实现智慧农业的一个重要组成部分,通过从农业生产数据中获取对农业生产有益的信息实现农业物品或信息推荐,从而有效指导农业生产和决策,提高农业生产效率和生产收益,使得农业生产更加智能化和精准化,目前已经得到越来越多学者的广泛关注和研究。针对现有农业推荐系统中数据源单一、推荐结果精准度不高等问题,本文在对农业大数据特点进行分析的基础上,研究并实现了一种面向农业大数据的多源融合推荐系统。该系统先通过区域密度加权模糊聚类技术来降低多源农业数据的依赖复杂度和维度,然后采用基于环境信任度隐语义模型的加权矩阵分解推荐技术来提高推荐系统的精准度。本文主要工作如下:(1)在对农业大数据特点进行分析研究的基础上,提出了一种基于区域密度加权模糊聚类的多源数据融合技术。首先,针对多源农业数据存在数据缺失、准确度低和高纬度的问题,采用多源过滤器对农业数据进行预处理,通过数据准确性与完整性校验、数据填充和数据降维等方法来提高原始数据质量。然后,根据农业数据区域性特点,采用区域密度加权模糊聚类算法对多源数据进行聚类分析,降低多源数据的依赖复杂度和数据规模。最后,通过仿真实验及其结果分析,表明本文聚类算法划分准确度较高、紧密度较好且特征内聚,能更好的满足推荐系统需要。(2)针对传统农业推荐模型精准度较低、推荐结果用户满意度较差等问题,提出了基于环境信任度隐语义模型的加权矩阵分解推荐技术。该技术首先通过构建体现农业环境与农业物品间隐含特征关系的环境信任度矩阵来实现基于环境信任度的隐语义模型,然后通过加权矩阵分解算法对环境特征影响因子进行加权和偏好特征提取,消除部分特殊因子对推荐结果预测评分的影响,从而提高推荐系统的精准度。最后,通过仿真实验及其结果分析,表明本文推荐算法与传统推荐算法相比在农业场景中其推荐结果具有较高的精准性和稳定性。(3)设计并实现了面向农业大数据的多源融合推荐系统。该系统由数据源层、数据分析层和应用层构成。在数据源层,实现对推荐系统中多源数据的采集和大数据统一格式化存储。在数据分析层,实现了多源数据融合算法和多源融合推荐算法,并将推荐结果提供给应用层。在系统应用层,系统实现了农作物推荐和农事推荐等核心模块,同时也实现了基础数据管理、数据查询等辅助模块,并提供了友好的WEB可视化界面对结果进行展示。
基于hadoop的生猪行业网络舆情监控分析系统的设计与实现
这是一篇关于网络舆情,Hadoop平台,监控分析,网络爬虫,农业大数据的论文, 主要内容为中国是猪肉消费大国,同时也是养猪业大国。在我国当前农业信息化发展的进程中,生猪养殖业的舆情信息呈几何级数增长,达到PB甚至EB级别。对于政府机构以及国内的生猪养殖户来说,网络相关舆情的传播,特别是负面新闻,甚至假新闻的集群效应,造成社会盲动、引发错误思潮、腐蚀政治关系,给地方政府造成了信任危机,严重影响政府部门的有效运行。而国内生猪养殖业舆情的错踪复杂,舆情挖掘分析等技术相对落后,使得相关机构难以准确快速捕捉到舆情信息,从而错失最佳引导时机。因此,建立一个应用于生猪行业的网络舆情信息监控分析系统就显得尤为重要。本文的工作重心和创新点主要包括以下几个方面:(1)在遵守Robots协议的基础上,基于Java语言,设计了自动化网络爬虫系统。对农业网站以及猪行业相关的垂直型信息平台数据进行基本采集、去重、归一化处理、增量采集、存储等步骤。并根据不同站点特点,设置相对应的反爬策略。针对动态网页利用Chrome网络插件进行抓包,分析JS文件,找出服务端请求接口。同时利用Redis这种非结构化数据库设计IP代理池,解决服务器禁用IP地址的问题。(2)采用B/S架构模式去设计系统,系统后端架构基于Spring Boot 2.2.4搭建,系统前端架构基于Boot Strap搭建。结合Spring Security完成了系统的用户认证(Authentication)与用户授权(Authorization),并利用MVC模式进行了开发。分别设计并开发了舆情监控系统的四大核心模块:1)舆情采集子系统2)舆情分析子系统3)舆情服务子系统4)舆情用户管理子系统,并用百度的开源前端插件Echarts进行舆情各项信息的前端展示。(3)利用Hadoop的Map Reduce并行计算框架,实现了舆情分析子系统中热点词热度值以及地域分析算法。本文着重阐述了系统中热点词热度值算法以及地域分析算法的设计及实现过程,并简要描述了算法的实现效果。(4)论文最后展示了舆情监控系统的开发环境及上线效果图。同时为了验证系统的高可用,高性能性,根据软件工程学测试方法,对系统各模块进行功能与系统性能的测试。根据系统运行后的实际效果表明:舆情监控系统不仅能够实时爬取网站信息,而且还可以根据自定义的设置进行增量爬取,补充生猪相关行业大数据库,及时发现当前舆情热点词,热度值。通过对舆情信息设置关键词预警,从而可以实时通过手机短信,邮箱来发送预警通知,并能根据用户自定义时间段生成舆情分析报告。通过本文实现的生猪行业舆情监控系统,使相关舆情工作者能够在互联网海量的数据中,及时发现负面舆情,快速定位,制定有效的决策,从而引导舆情的走向,净化网络环境,使行业健康、可持续发展具有重大的意义。
面向农业大数据的多源融合推荐系统研究与实现
这是一篇关于农业大数据,多源数据过滤,加权模糊聚类,环境信任度,推荐系统的论文, 主要内容为近年来,国家大力推动发展智慧农业,实现农业生产的智能化和精准化,已成为当前智慧农业研究的热点。智能农业推荐系统作为实现智慧农业的一个重要组成部分,通过从农业生产数据中获取对农业生产有益的信息实现农业物品或信息推荐,从而有效指导农业生产和决策,提高农业生产效率和生产收益,使得农业生产更加智能化和精准化,目前已经得到越来越多学者的广泛关注和研究。针对现有农业推荐系统中数据源单一、推荐结果精准度不高等问题,本文在对农业大数据特点进行分析的基础上,研究并实现了一种面向农业大数据的多源融合推荐系统。该系统先通过区域密度加权模糊聚类技术来降低多源农业数据的依赖复杂度和维度,然后采用基于环境信任度隐语义模型的加权矩阵分解推荐技术来提高推荐系统的精准度。本文主要工作如下:(1)在对农业大数据特点进行分析研究的基础上,提出了一种基于区域密度加权模糊聚类的多源数据融合技术。首先,针对多源农业数据存在数据缺失、准确度低和高纬度的问题,采用多源过滤器对农业数据进行预处理,通过数据准确性与完整性校验、数据填充和数据降维等方法来提高原始数据质量。然后,根据农业数据区域性特点,采用区域密度加权模糊聚类算法对多源数据进行聚类分析,降低多源数据的依赖复杂度和数据规模。最后,通过仿真实验及其结果分析,表明本文聚类算法划分准确度较高、紧密度较好且特征内聚,能更好的满足推荐系统需要。(2)针对传统农业推荐模型精准度较低、推荐结果用户满意度较差等问题,提出了基于环境信任度隐语义模型的加权矩阵分解推荐技术。该技术首先通过构建体现农业环境与农业物品间隐含特征关系的环境信任度矩阵来实现基于环境信任度的隐语义模型,然后通过加权矩阵分解算法对环境特征影响因子进行加权和偏好特征提取,消除部分特殊因子对推荐结果预测评分的影响,从而提高推荐系统的精准度。最后,通过仿真实验及其结果分析,表明本文推荐算法与传统推荐算法相比在农业场景中其推荐结果具有较高的精准性和稳定性。(3)设计并实现了面向农业大数据的多源融合推荐系统。该系统由数据源层、数据分析层和应用层构成。在数据源层,实现对推荐系统中多源数据的采集和大数据统一格式化存储。在数据分析层,实现了多源数据融合算法和多源融合推荐算法,并将推荐结果提供给应用层。在系统应用层,系统实现了农作物推荐和农事推荐等核心模块,同时也实现了基础数据管理、数据查询等辅助模块,并提供了友好的WEB可视化界面对结果进行展示。
面向农业大数据的多源融合推荐系统研究与实现
这是一篇关于农业大数据,多源数据过滤,加权模糊聚类,环境信任度,推荐系统的论文, 主要内容为近年来,国家大力推动发展智慧农业,实现农业生产的智能化和精准化,已成为当前智慧农业研究的热点。智能农业推荐系统作为实现智慧农业的一个重要组成部分,通过从农业生产数据中获取对农业生产有益的信息实现农业物品或信息推荐,从而有效指导农业生产和决策,提高农业生产效率和生产收益,使得农业生产更加智能化和精准化,目前已经得到越来越多学者的广泛关注和研究。针对现有农业推荐系统中数据源单一、推荐结果精准度不高等问题,本文在对农业大数据特点进行分析的基础上,研究并实现了一种面向农业大数据的多源融合推荐系统。该系统先通过区域密度加权模糊聚类技术来降低多源农业数据的依赖复杂度和维度,然后采用基于环境信任度隐语义模型的加权矩阵分解推荐技术来提高推荐系统的精准度。本文主要工作如下:(1)在对农业大数据特点进行分析研究的基础上,提出了一种基于区域密度加权模糊聚类的多源数据融合技术。首先,针对多源农业数据存在数据缺失、准确度低和高纬度的问题,采用多源过滤器对农业数据进行预处理,通过数据准确性与完整性校验、数据填充和数据降维等方法来提高原始数据质量。然后,根据农业数据区域性特点,采用区域密度加权模糊聚类算法对多源数据进行聚类分析,降低多源数据的依赖复杂度和数据规模。最后,通过仿真实验及其结果分析,表明本文聚类算法划分准确度较高、紧密度较好且特征内聚,能更好的满足推荐系统需要。(2)针对传统农业推荐模型精准度较低、推荐结果用户满意度较差等问题,提出了基于环境信任度隐语义模型的加权矩阵分解推荐技术。该技术首先通过构建体现农业环境与农业物品间隐含特征关系的环境信任度矩阵来实现基于环境信任度的隐语义模型,然后通过加权矩阵分解算法对环境特征影响因子进行加权和偏好特征提取,消除部分特殊因子对推荐结果预测评分的影响,从而提高推荐系统的精准度。最后,通过仿真实验及其结果分析,表明本文推荐算法与传统推荐算法相比在农业场景中其推荐结果具有较高的精准性和稳定性。(3)设计并实现了面向农业大数据的多源融合推荐系统。该系统由数据源层、数据分析层和应用层构成。在数据源层,实现对推荐系统中多源数据的采集和大数据统一格式化存储。在数据分析层,实现了多源数据融合算法和多源融合推荐算法,并将推荐结果提供给应用层。在系统应用层,系统实现了农作物推荐和农事推荐等核心模块,同时也实现了基础数据管理、数据查询等辅助模块,并提供了友好的WEB可视化界面对结果进行展示。
基于hadoop的生猪行业网络舆情监控分析系统的设计与实现
这是一篇关于网络舆情,Hadoop平台,监控分析,网络爬虫,农业大数据的论文, 主要内容为中国是猪肉消费大国,同时也是养猪业大国。在我国当前农业信息化发展的进程中,生猪养殖业的舆情信息呈几何级数增长,达到PB甚至EB级别。对于政府机构以及国内的生猪养殖户来说,网络相关舆情的传播,特别是负面新闻,甚至假新闻的集群效应,造成社会盲动、引发错误思潮、腐蚀政治关系,给地方政府造成了信任危机,严重影响政府部门的有效运行。而国内生猪养殖业舆情的错踪复杂,舆情挖掘分析等技术相对落后,使得相关机构难以准确快速捕捉到舆情信息,从而错失最佳引导时机。因此,建立一个应用于生猪行业的网络舆情信息监控分析系统就显得尤为重要。本文的工作重心和创新点主要包括以下几个方面:(1)在遵守Robots协议的基础上,基于Java语言,设计了自动化网络爬虫系统。对农业网站以及猪行业相关的垂直型信息平台数据进行基本采集、去重、归一化处理、增量采集、存储等步骤。并根据不同站点特点,设置相对应的反爬策略。针对动态网页利用Chrome网络插件进行抓包,分析JS文件,找出服务端请求接口。同时利用Redis这种非结构化数据库设计IP代理池,解决服务器禁用IP地址的问题。(2)采用B/S架构模式去设计系统,系统后端架构基于Spring Boot 2.2.4搭建,系统前端架构基于Boot Strap搭建。结合Spring Security完成了系统的用户认证(Authentication)与用户授权(Authorization),并利用MVC模式进行了开发。分别设计并开发了舆情监控系统的四大核心模块:1)舆情采集子系统2)舆情分析子系统3)舆情服务子系统4)舆情用户管理子系统,并用百度的开源前端插件Echarts进行舆情各项信息的前端展示。(3)利用Hadoop的Map Reduce并行计算框架,实现了舆情分析子系统中热点词热度值以及地域分析算法。本文着重阐述了系统中热点词热度值算法以及地域分析算法的设计及实现过程,并简要描述了算法的实现效果。(4)论文最后展示了舆情监控系统的开发环境及上线效果图。同时为了验证系统的高可用,高性能性,根据软件工程学测试方法,对系统各模块进行功能与系统性能的测试。根据系统运行后的实际效果表明:舆情监控系统不仅能够实时爬取网站信息,而且还可以根据自定义的设置进行增量爬取,补充生猪相关行业大数据库,及时发现当前舆情热点词,热度值。通过对舆情信息设置关键词预警,从而可以实时通过手机短信,邮箱来发送预警通知,并能根据用户自定义时间段生成舆情分析报告。通过本文实现的生猪行业舆情监控系统,使相关舆情工作者能够在互联网海量的数据中,及时发现负面舆情,快速定位,制定有效的决策,从而引导舆情的走向,净化网络环境,使行业健康、可持续发展具有重大的意义。
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