徐建鹏,徐 祥,王 晖,伍 琼,王 杰

(安徽省农村综合经济信息中心，安徽 合肥 230001)

0 引 言

随着信息技术的迅猛发展，信息过载已成为亟待解决的难题，作为解决信息缺乏针对性的有效方法，信息内容推荐算法得到了广泛的研究与应用。它通过分析系统中显式或隐式信息，根据用户的关注和喜好为用户提供关联性强的信息和商品推荐服务，有效地解决了信息服务不精准的问题[1]。推荐算法是信息内容推荐服务的关键，是提升推荐内容精准性的重要前提，目前信息服务相关推荐算法有内容、知识、协同过滤以及混合4种方式，其中基于协同过滤的推荐算法是相关服务系统应用最广的推荐算法[2]。

在农业信息服务中，个性化推荐技术可以解决信息服务的精准性和针对性的难题，传统基于行为的推荐算法能挖掘农业信息服务中用户对服务内容的关注点和兴趣点，但随着时间的变化，用户所处农业生产的关键生产阶段发生了变化，同时受各类社会因素影响，农户对资源的需求随着时间的推移不断改变，其关注点和兴趣点也会发生变化。已有的基于浏览行为的推荐算法通常基于显式反馈，但实际应用中农户基本采用匿名访问方式，反馈信息也十分有限，存在严重的冷启动问题[3]。为此需要结合显式、隐式反馈信息，充分挖掘农户行为，同时考虑到农业生产的周期性、农业行情的波动性以及天气变化等因素，尽可能向农户推荐当前热点的农业新闻以及用户可能感兴趣的、对其有价值的信息。……