黄俊义

(闽南师范大学科研处，福建 漳州 363000)

0 引 言

经过多年建设，我国农业科技化水平显著提升，已经进入了农业强国的新阶段。农业作为国民经济发展的基础性产业，对于国家社会经济稳定发展具有压舱石作用。随着农业供给侧结构改革的持续推进，农民对农业科学技术的需求不断上涨。然而我国目前的农业科技化仍然处于较低的水平。缺乏专业的农业科技信息服务网站，许多农民主要通过搜索引擎搜索农业技术信息，不仅搜索速度慢，还查询不到精准的农业技术信息。为了有效解决这个问题，促进我国农业的科技化水平。十三五农业发展规划指出，要持续深入推进农业现代化，不断完善农业信息收集与农业服务体系。有鉴于此，此次研究在构建农业科技推广算法模型的基础上，设计了农业科技推广服务系统，该系统能够根据农户偏好为其提供精准的农业科技信息，对于农业科技推广与农业现代化水平提升意义重大。

1 农业科技推广服务的语义分析模型设计

1.1 评论极性词典搭建

农业信息文本涵盖较多的数据信息，需要对其进行预处理，包括信息向量化转变与特征值提取等，为后面进行相似度计算、聚类分析以及语义分析奠定基础。聚类分析前需要进行文本信息相似度计算，相似度计算用到的计算方法为向量空间模型(VSM)，VSM的分类效果好，可以提高聚类的效果和质量。聚类分析主要用K-means算法与BIRCH算法，前者的鲁棒性较好，可以有效解决数据干扰，后者可以通过特征数约减以提升算法聚类判断的准确性。……