基于混合用户兴趣模型的农业旅游推荐移动系统

近年来，中国大力推进城镇化，大量农村人口涌入城市，留守农民无法获得较好的生产、生活资源。随着移动互联网和信息技术的发展，农村经济重新进入人们的视野［1］。如何打破城市和农村之间的收入隔阂，提高农村和农业经济的活力，互联网技术是一个非常重要的突破口。农业旅游将有助于提高农村闲置土地资料利用，发挥农村农产品价格低廉优势和风景特色，将城市游客与农村进行对接［2，3］。淘宝、天猫和京东等互联网电商平台将农村农产品打造成扶贫特色项目，免去了商品运输、批发和零售等诸多环节，提高了农村商品的竞争力，让城市消费者对农业产品形成了直接的认识［5］。因此，利用互联网技术进行农村农业旅游的开发和推广前景广阔。

目前已有部分学者就农业旅游信息管理和平台设计进行了研究，并取得了一定成果。但随着海量信息的增长，消费者在进行旅游信息浏览过程中极容易出现过载问题，对于信息的推荐审美疲劳，难于挑选合适自己和感兴趣的农业旅游项目。因此，进行旅游推荐系统设计是一个具有十分有意义的课题，目前关于推荐系统的设计工具软件较多，例如电子商务、搜索引擎等均得到了大量应用，有效帮助人们缩短决策时间，简化了信息浏览工作。但对于旅游信息的推荐和筛选，还存在一定局限：首先，推荐模型描述关系局限，用户模型的表达较为简单，推荐描述用户的准确性不高［6］；其次，推荐维度单一，目前的旅游推荐算法仅仅考虑了用户的地理位置、个人信息和旅游爱好等，无法对用户的阶段性旅游需求进行智能化规划［7，8］。

本研究提出一种集合了漂移算法的混合兴趣推荐模型，该模型能够收集用户感兴趣的信息，分析用户的网络习惯，针对目前的需求进行个性化推荐，建立了一个智能农业旅游推荐系统平台进行了实践仿真。

1 混合用户兴趣模型的建立

混合用户兴趣模型包含两个层级，第一层级是短期用户兴趣模型，第二层级是长期用户兴趣模型。其中，短期用户兴趣模型的建立过程依托于用户近期的操作习性，如对于某些信息的浏览重复率和点击率等；长期用户兴趣模型是通过算法分析在一段长时间内对某些事件的感兴趣程度，累积而成的一种属性，长期模型依托于短期兴趣和静态信息综合确定。本研究所设计的混合用户兴趣模型的建模流程如图1 所示。

图1 混合兴趣模型建模流程

建立用户兴趣模型过程中，本研究采用基于特征向量的方式进行用户兴趣表达，将用户兴趣模型定义为一个维度为N向量集合。向量集中首先将用户兴趣模型特征三元组向量进行定义，其表达式如下：

式中，U表征用户的兴趣定义值，X表征用户的感兴趣类目，Y表征用户对类目X的兴趣程度值，Z代表兴趣程度值的时间宽度，n代表向量维度。

1.1 短期用户兴趣的建立

短期用户兴趣是用户在一段短时间内的兴趣爱好，通过对用户的短期兴趣来获取。与长期用户兴趣模型的不同之处在于具有短暂性和活跃属性。用户系统与客户系统段的短期行为可以基于3 种交互行为来进行定义，旅游点保存、旅游点点击次数和旅游点页面停留时间，因此，本研究通过以上3 种行为建立短期交互行为公式：

旅游景点保存情况计算公式如下：

旅游点击次数模型计算公式采用加权函数进行表达，其公式如下：

旅游页面停留时间通过对数函数来对其进行表征，用户在某个景点停留观看时间越长，表示用户对该景点越感兴趣，就可以将其作为有效数据；若用户在某一个页面仅仅点开后未做停留便离开，则将其作为噪音数据，其表达式如下：

式中，i表征用户点击次数，当i大于某一个阈值j时代表用户对旅游点产生了兴趣，当i小于或者等于j时表明用户可能偶然看见点击或者不甚感兴趣；t表征用户在某一个旅游页面的停留时间，x表征页面信息量，当t小于t0时表明用户对该页面的兴趣不够。

综合以上3 种用户操作习惯，本研究将其利用兴趣评估函数进行标准，表达式如下：

式中，F表征用户的短期用户兴趣量化值，α、β、γ、ε分别是一组常数，用于表征在用户兴趣表征过程中的动态变化过程影响系数，可以根据用户的不同类型进行调整。

1.2 长期用户兴趣模型的建立

长期用户兴趣模型区别于短期用户兴趣模型，其来源主要分为如下两个方面：

文章来源：《中国农业文摘农业工程》 网址: http://www.zgnywznygc.cn/qikandaodu/2021/0613/1551.html