基于个性化推荐的农业文化旅游管理平台设计与实现

作     者：赵棣 

作者单位：山东农业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：张继军

授予年度：2020年

学科分类：120301[管理学-农业经济管理] 12[管理学] 120203[管理学-旅游管理] 1203[管理学-农林经济管理] 1202[管理学-工商管理] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：农业文化旅游 个性化推荐 协同过滤 LDA主题模型 SSM架构 

摘      要：农业文化旅游产业是以农业为基础,面向城市游客发展的新型旅游产业,有助于推进农村振兴进程。互联网技术在农业、旅游业领域的渗透,催生了农业文化旅游新业态。目前我国大部分地区缺少针对农业文化旅游产业的互联网平台搭建,相关农业类网站多集中于对农产品的销售,农业文化旅游资源缺乏适当渠道推广到大众的视野中,大众也无法精准获取需要的农业文化旅游资讯。为此,需要搭建基于个性化推荐的农业文化旅游管理平台。本文针对“互联网+农业文化旅游的产业结构升级,给出农业文化旅游管理平台的研究与开发。农业文化旅游管理平台以整合各地农业文化旅游资源为目的,实现在线浏览农业文化旅游资讯,在线科普农业文化,预定农舍住宿,预约农事活动以及订购农产品等服务;同时为实现旅游资源的精准对接,将个性化推荐技术运用到平台中,针对用户的喜好和特定需求,推荐其可能感兴趣的信息,从而实现提升用户体验和促进农业旅游市场收益的双赢结果。具体的研究成果如下:(1)融合了LDA主题模型与协同过滤推荐算法进行混合推荐通过对相关文献分析归纳,比较各类协同过滤推荐算法的基本原理和优缺点,分析目前推荐算法在农业旅游推荐中存在的问题,给出了融合LDA主题模型与协同过滤推荐算法的混合推荐方法。首先,运用LDA主题模型生成用户-景点偏好概率矩阵,改善了平台初期用户缺失造成的冷启动问题;其次,采用Pearson相关系数、Mini Batch KMeans聚类算法对用户评分矩阵进行聚类填充,改善了评分矩阵稀疏问题;最后,利用艾宾浩斯遗忘曲线改进时间权重、利用最小直径圆法改进距离权重,从而,构建了融合LDA主题模型和协同过滤的农业旅游景点混合推荐算法。通过准确率、召回率、覆盖率三个测评指标,将本文算法与传统推荐算法进行对比实验与分析,提高了推荐结果的精准度。(2)研发了农业文化旅游管理平台采用软件工程的开发过程,基于面向对象的分析、设计方法进行开发,构建功能、行为、数据三类模型,并给出了平台的实现与测试。首先,运用面向对象的分析方法分别对平台客户端和管理端子系统进行需求分析,并分模块确定了客户端子系统和管理端子系统的功能结构。采用分层次、分模块的设计思想,构建数据持久层、业务逻辑层、控制层和视图层四层架构,给出了平台体系结构构建方案;通过概念数据模型设计和逻辑数据模型设计,建立数据之间的联系;通过数据表结构的划分和设计,提高数据查询效率。其次,运用SSM框架完成农业文化旅游管理平台的开发。采用Spring MVC架构,实现了模型层、视图层、控制器层的分离,构建了高内聚低耦合软件体系结构;采用MyBatis持久层框架对JDBC(Java Database Connectivity)进行封装,实现了对数据库的访问;采用Python语言编写协同过滤推荐算法脚本文件,在Java中调用该脚本,完成了平台的开发。最后,对平台的功能、性能、平台页面进行测试,主要包括功能完成情况、容错能力测试。通过相关的测试及结果分析,所研发的平台在功能、性能、安全性、实用性等方面达到了预期的目标和要求。