基于CF技术的农家乐信息个性化推荐平台设计

何 方

(1.河南师范大学，河南 新乡453007；2.安阳师范学院，河南 安阳 455000)

国家乡村振兴战略的实施，使休闲农业和乡村旅游迎来了新的发展契机。农家乐作为休闲农业的典型形态之一，为了在乡村振兴战略下争取更好的产业发展和经济效益，对信息化服务有了更高的要求。让农家乐发展插上互联网的翅膀，成为推进乡村振兴、提高农民收入、增加农民就业、吸引农村劳动力回流的重要手段。

1 农家乐信息服务发展现状

农家乐信息服务主要依托旅游信息平台和农业信息服务系统。但是，农业信息服务的主体包括政府、涉农企业、农业组织、科研院所和农民。其中政府和科研院所作为农业信息服务系统建设的推动者和主要参与者，主导了信息系统的服务导向。农家乐作为以农民为主要经营者的产业，受制于知识水平和技术能力，以及农业信息服务平台建设水平偏低、互联网农村普及率不理想等因素，很难从中获得信息推广和经营交易的有效助力[2]。

农家乐作为农业和旅游业结合的新型产业实体，可以利用影响覆盖面大的旅游信息平台[3]。由于农家乐模式发展的条件所限，造成信息资源不足, 难以在旅游电子商务发展中占据一席之地[4]，其经常是以旅游项目中的餐饮点或是休息点的元素存在，导致农家乐经营者处在网络消费的附属地位，不能有效地实现农家乐同用户的直接交互，严重影响着农家乐自身的商品影响力和服务质量。此外，农家乐的发展受限于网络信息服务辐射范围和近郊旅游消费方式，其主要通过线下通讯实现订购消费，如电话订购等。

国内对推荐系统的研究相较国外来说起步较晚，但其研究和在电子商务领域的应用并不落后。目前，推荐系统在电子商务网络经济的许多领域中得到了广泛的应用，国内占据电商市场绝大部分份额的淘宝、天猫、京东、苏宁等电商平台都构建各自极具个性特征的推荐系统，并取得了巨大的营销增值和附加利润。推荐系统在农业信息领域也进行了应用，但限于农民的科学文化水平较低等因素，农业领域的信息服务较大比例来源于政府政策和措施，对推荐系统的应用及效果并不能满足农业从业者的需求，尤其是与农家乐经营者的需求差距较大。

2 农家乐信息个性化推荐平台的需求

随着乡村振兴战略的实施和农家乐产业的发展，农家乐能够获得的信息服务的实际效果不能满足产业发展和业务拓展的需要，不能支撑保持农家乐消费的规模和持续增长的需求。农家乐作为一种独特的休闲农业基本形态，主要作为出行距离不超过100公里的周边游的旅游消费之一，地理距离近、出行成本低，成为其主要市场竞争优势。农家乐的消费主要群体是一定区域内的城乡居民，其出行团体构成主要是家庭、单位团建、朋友聚会等小团体。出行决策表现出极强的随机性和即时性，这也是周边游的主要特点。因此，对服务信息的要求主要体现在以下几个方面。

1)信息服务对象明确。不需要过多地附加信息，信息对象直接指向农家乐经营主体和潜在的消费用户。

2)信息服务专门功能突出。信息服务功能要求获得符合用户兴趣的推荐，其信息价值高，保证获取到农家乐的基本信息和网络预定、在线支付等电子商务服务，对其他信息有较强的抗干扰和过载。

3)信息内容即时性。农家乐消费的主要对象是区域内潜在的城乡居民，一般对本地的季节气候、位置交通、特色饮食等信息有一定程度的了解，更关注于出行期内农家乐的经营条件、游客预订情况、特色食材备货等信息的及时更新和有效性，回避跋山涉水、疲于奔波却达不到出行目标的情况。

4)个性化推荐需求。农家乐经营主体具有极强的同质性，因此，影响用户消费选择的因素转变成农家乐条件的优劣、服务质量的高低、饮食特色和质量的好坏、体验效果的满意度等，这些信息特征不具备统一的评价标准，更多的来源于用户的主观评价和兴趣满意度，这也是农家乐重游率高的原因。

3 农家乐信息个性化推荐平台的设计实现

3.1 平台架构设计

农家乐信息推荐平台采用B/S架构进行设计和开发，用户可利用浏览器访问平台的各个功能模块。总体架构分为基础设施层、数据层、应用层和表示层，平台架构如图1所示。

图1 平台架构图

基础设施层主要实现了为平台运行提供必要硬件和网络。

数据层主要实现了平台数据的存取，给平台提供所需的数据信息，包括用户信息、农家乐信息、特色推荐信息、游客订单和评价数据。

应用层主要实现了对来自于前端页面的用户请求的处理。应用层将农家乐信息推荐平台分为若干个模块，主要包括用户管理模块、农家乐信息管理模块、预订实务管理模块、农家乐信息推荐模块。应用层收到来自于前端页面的用户请求后，首先会调用相应模块处理业务并操作数据库，然后把处理结果返回给前端页面。

表示层主要实现了用户与平台的交互界面。用户既可以通过界面向平台输入数据进行查询和预订，也可以查看平台响应的反馈内容。表示层利用JSP页面实现数据输入和数据展示。

3.2 个性化推荐算法的设计

农家乐作为现代居民体验休闲消费的项目，不具有统一的评价标准，其作为商品项目的评价和口碑更多源自用户对消费过程的感性因素。基于用户的协同过滤推荐算法最突出的优点在于能够对难以进行传统数据挖掘和机器自动分析的项目进行有效信息过滤，获得更好的推荐效果。因此，平台推荐系统的设计思路是：利用基于用户的协同过滤推荐算法，获取用户评价相似度和农家乐预测符合度，最后利用 Top-K算法实现个性推荐，向用户终端发送生成的推荐列表。

(1)

(2)

3)基于遗忘曲线的算法改进。农家乐用户对项目的评价影响，随着自然时间的改变，必然会导致用户新兴趣的漂移，时间因素是不可忽视的影响因子。因此，在设计推荐系统时，必须考虑时间因素的影响。基于用户的协同过滤推荐算法的运算依据是用户的历史评分评价，要有效融入时间影响，可以运用加权的方式在相似度计算中添加影响因子[6]。时间影响因子的构建，则需要遵循人的时间遗忘规律。在这里引入艾宾浩斯遗忘曲线体现的记忆数值的指数衰减公式：F(t)=F0e-|αt|。其中：F(t)为记忆衰减度，F0为记忆衰减初值，α记忆衰减指数，t为时间间隔。使用记忆衰减因子构建相似度加权，其F0的值为1，引入相似度计算得到公式为：

sim(a,b)

(3)

4 结论

农家乐信息个性化推荐平台设计开发在对系统功能定位及相关联的技术理论进行分析的基础上，提出的一种技术实现便捷、普适性较强的基于农家乐用户的协同过滤推荐系统。农家乐信息个性化推荐平台的设计开发是在乡村振兴战略全面推进和“互联网+”数字经济产业迅猛发展的大背景下，解决了农家乐发展信息服务制约产业发展的问题。