该课题提出了直接相似度和间接相似度的计算方法，使用户相似度的计算不再仅仅依据用户共同评分项目，同时兼顾用户未评分项目，解决了现有推荐技术中普遍存在的数据稀疏问题。提出了用户兴趣权重即用户对项目的浏览时间权重及用户对项目的浏览率权重，使推荐结果可以随着用户兴趣的迁移而改变，解决了现有推荐技术无法及时捕捉用户兴趣变化问题。所开发的农资智能推荐模型可以帮助农民用户快速找到其感兴趣的商品信息，并将这些信息主动及时地提供给用户，为用户提供个性化的农业信息服务。改变了农民朋友在巷尾小商小贩那里购买农资产品的习惯，简化了人们的消费流程，方便了人们的生活。具有一定的理论意义和实用价值，且具有一定的社会、经济效益。

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