10、农业预测、推文分析与智能购物系统研究

农业预测、推文分析与智能购物系统研究

1. 农业产量预测

在农业领域，影响作物生产的因素众多且复杂，传统的线性方法（如线性回归）难以充分描绘这些因素与作物产量之间的相互关系。因此，需要采用非线性的方式来解释这种联系。人工神经网络（ANN）被认为是预测农业产量的可行替代方法，它不仅能成功预测非线性相关性，还能识别数据中的复杂模式并进行适当训练，这是大多数传统方法所欠缺的。

2. 实时推文流式处理与比较

2.1 背景与问题提出

社交媒体的快速发展为研究人类行为提供了特殊环境，尤其是 Twitter 这类微博网站，用户可以在上面表达对各种话题、事件、品牌和服务提供商的看法。目前，多种机器学习算法被用于将 Twitter 上的推文分类为有利和不利两组。本文旨在改进 Twitter 账户之间的比较，并使用 Twitter 数据库中的感知活跃数据训练朴素贝叶斯分类器。

2.2 用户识别的重要性与挑战

用户识别是提高活动和资源安全性的基本要求。传统的用户名、密码、PIN 码、凭证和身份证等方式存在易被检测、被盗用和丢失的问题。而个体的生理特征（如面部、指纹、虹膜、声音等）以及行为特征（如步态、序列号等）可用于多因素身份验证用户识别系统。行为特征在用户识别方面具有灵活性、相对低成本和高效的优势，但由于其快速演变，活动识别既困难又容易被操纵。

Twitter 拥有庞大的用户群体，每天有大量的推文产生。本文的主要目的是利用分级用户行为特征构建一个工具，通过匹配交互式 Twitter 数据中的思维方式来识别用户，并研究特征匹配随时间的影响，以了解这些行为因素的持久性。

2.3 问题定义与方