農(nóng)業(yè)文本特征重組向量矩陣算法優(yōu)化與仿真

劉波　郭平　沈岳　丁德紅

摘要：本文以湖南國家農(nóng)村農(nóng)業(yè)信息化示范省建設項目中農(nóng)業(yè)知識推送研究成果為基礎，提出一個基于用戶偏好變化的農(nóng)業(yè)文本特征重組向量矩陣算法。首先，依據(jù)用戶對農(nóng)業(yè)知識訪問的關鍵詞訴求，通過關鍵詞分頻策略對推薦信息進行特征提取；其次，基于關鍵詞參照庫進行特征重組，得到標準特征詞，改進向量空間模型中TFIDF權重計算方法，設計關鍵詞和特征詞的相似度加權值反映用戶偏好的變化。通過仿真實驗與其它算法對比，此算法在降維的同時，對文本推薦具有較高的準確率和良好的區(qū)分度。

關鍵詞：矢量矩陣；向量空間模型；推薦算法；特征重組

中圖分類號：TP311.13 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2015.04.002

0.引言

國家湖南農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化示范省建設是國家科技部、工業(yè)和信息化產(chǎn)業(yè)部、中共中央組織部共同組織的重大課題。在科技部科技支撐計劃課題（2011BAD21803、2012BAD35805、2012BAD35807）資助下開發(fā)“湖南農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化綜合服務平臺”，實現(xiàn)人找知識與知識找人互動功能。然而由于農(nóng)業(yè)典型的生態(tài)區(qū)域性和過程復雜性，涉農(nóng)用戶和組織從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動中，與種植、養(yǎng)殖、流通環(huán)節(jié)習習相關，如一個農(nóng)戶在某個時刻對水稻種植、生豬養(yǎng)殖病蟲害感興趣，可能另一個時刻對市場價格、就業(yè)信息感興趣，如何反應農(nóng)業(yè)知識這種動態(tài)變化的區(qū)域性、多樣性是解決農(nóng)業(yè)信息服務智能化的關鍵問題。