一种基于农产品技术服务的推广系统及方法与流程
本技术涉及农产品技术服务推广领域，尤其涉及一种基于农产品技术服务的推广系统及方法。
背景技术：
1、在农产品技术服务推广领域，现有技术忽视了技术服务知识在传播过程中的衰减效应，技术信息从发布到农户接收和理解的过程中，因传播路径的时效性差异和中介节点的信息损耗，易产生信息失真问题。上述缺陷共同制约了农产品技术服务的推广效率和精准度。
2、因此本技术提供了一种基于农产品技术服务的推广系统及方法。
技术实现思路
1、本技术提供一种基于农产品技术服务的推广系统及方法，解决了现有技术忽视了技术服务知识在传播过程中的衰减效应，导致农产品技术服务的推广效率和精准度低的技术问题。
2、为达到上述目的，本技术采用如下技术方案：
3、第一方面，提供一种基于农产品技术服务的推广方法，包括：
4、获取目标区域内的多源异构数据；
5、对所述多源异构数据进行特征提取，并构建农户动态需求向量；
6、构建农产品技术服务知识图谱，基于所述农户动态需求向量在所述知识图谱中进行关联路径推理，生成候选技术知识集合；
7、获取所述候选技术知识集合中各技术知识节点的传播路径信息，分析各传播路径的综合传播效能值；
8、根据所述综合传播效能值从所述候选技术知识集合中筛选目标技术知识并确定对应的目标推广渠道；
9、基于所述农户动态需求向量与所述目标技术知识的属性向量，计算预期推广效果指标，并确定所述目标技术知识在所述目标推广渠道上的推广强度；
10、根据所述推广强度确定推送频次和推送时段，并通过所述目标推广渠道向农户推送所述目标技术知识。
11、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，所述农户动态需求向量的构建方法，包括：
12、获取所述农户生产特征向量中各维度的特征值及其对应的置信度权重，获取所述农户行为特征向量中各维度的特征值及其对应的时效性衰减系数；
13、基于所述置信度权重对所述农户生产特征向量进行加权映射，基于所述时效性衰减系数对所述农户行为特征向量进行时序衰减校正，将加权映射后的农户生产特征向量与时序衰减校正后的农户行为特征向量在统一特征空间中进行拼接融合，得到所述农户动态需求向量。
14、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，所述置信度权重的获取方法，包括：
15、获取各维度生产数据所对应的数据源的历史完整率、采样频率和传感器标定误差参数，构建各数据源的多维可靠性评价向量；
16、根据各维度数据在预设时间窗口内的分布稳定程度确定各维度的信息熵值；
17、按照所述信息熵值的负指数归一化结果确定各维度的置信度权重，其中信息熵值越高的维度对应的置信度权重越低；
18、所述时效性衰减系数的获取方法，包括：
19、获取各维度历史行为数据的发生时间戳和交互深度等级；
20、根据各维度最新行为发生时间与当前系统时间的时间差，以及该维度行为所属类型的参考时间常数，利用拉伸指数衰减方式计算各维度的时效性衰减系数；
21、其中，所述拉伸指数衰减的拉伸因子根据所述交互深度等级确定，深度交互对应的衰减速度慢于浅层交互对应的衰减速度。
22、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，所述综合传播效能值的获取方法，包括：
23、传播路径信息包括传播路径中各传播节点的响应延迟时间、各传播节点的信息转发完整度和各传播节点的历史信息到达率；
24、基于各传播节点的响应延迟时间的累积值确定时效性参数；
25、基于各传播节点的信息转发完整度与历史信息到达率的乘积的累积值确定保真度参数；
26、将传播路径的时效性参数和保真度参数进行加权求和计算得到传播路径的综合传播效能值。
27、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，所述候选技术知识集合的获取方法，包括：
28、以所述农户动态需求向量中的各需求维度作为查询条件，在所述知识图谱中定位对应的起始实体集合；以所述起始实体集合中的各实体为起点，沿技术适用关系、品类关联关系和环境约束关系进行多跳路径搜索，获取与各起始实体满足预设关联深度条件的终止实体集合；从所述终止实体集合中提取对应的技术知识节点，构成所述候选技术知识集合。
29、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，所述目标推广渠道的确定方法，包括：
30、针对所述候选技术知识集合中的每一技术知识节点，获取该技术知识节点关联的全部可用传播路径及各可用传播路径对应的综合传播效能值；
31、将各技术知识节点中综合传播效能值最高的可用传播路径确定为该技术知识节点的最优传播路径；
32、按照综合传播效能值从高到低的顺序对所述候选技术知识集合中的各技术知识节点进行排序，选取排序位于预设名次范围内的技术知识节点作为所述目标技术知识，并将各目标技术知识对应的最优传播路径所指示的推广渠道确定为所述目标推广渠道。
33、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，所述预期推广效果指标的计算方法，包括：
34、计算所述农户动态需求向量与所述目标技术知识的属性向量之间的匹配度，基于所述匹配度与预设基准匹配度的比值确定基础推广效果值，获取所述目标推广渠道的历史推广效率系数，将所述基础推广效果值与所述历史推广效率系数的乘积作为所述预期推广效果指标；
35、其中，所述目标技术知识的属性向量包括技术复杂度维度的属性值、技术时效性维度的属性值和技术适用范围维度的属性值；所述技术复杂度维度反映该技术知识包含的操作步骤数量和专业术语密度，用于衡量农户理解和应用该技术的认知负荷；所述技术时效性维度反映该技术知识的有效时间窗口，用于衡量技术知识随时间推移而贬值的速度；所述技术适用范围维度反映该技术知识适用的生产环境条件约束松紧程度。
36、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，推送所述目标技术知识，还包括：
37、采集推送后的实际反馈数据；根据所述实际反馈数据对所述预期推广效果指标进行偏差计算，基于偏差计算结果对所述农户动态需求向量进行校正更新，并将校正更新后的农户动态需求向量反馈至所述农产品技术服务知识图谱，以迭代优化后续推广决策。
38、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，所述基于偏差计算结果对所述农户动态需求向量进行校正更新，包括：
39、根据实际反馈数据计算实际推广效果值，计算实际效果推广值与预期推广效果指标之间的偏差值；判断所述偏差值的绝对值是否大于预设偏差阈值；则根据所述偏差值的符号和大小确定校正方向与校正步长，按照所述校正方向和所述校正步长对所述农户动态需求向量中各维度的特征向量值进行调整；否，则维持农户动态需求量不变。
40、第二方面，本技术提供一种基于农产品技术服务的推广系统，包括：获取模块、特征提取模块和推广模块；其中，所述获取模块，用于获取目标区域内的多源异构数据；所述特征提取模块，用于对所述多源异构数据进行特征提取，并构建农户动态需求向量；所述推广模块，用于构建农产品技术服务知识图谱，基于所述农户动态需求向量在所述知识图谱中进行关联路径推理，生成候选技术知识集合获取所述候选技术知识集合中各技术知识节点的传播路径信息，获取各传播路径的综合传播效能值；根据所述综合传播效能值从所述候选技术知识集合中筛选目标技术知识并确定对应的目标推广渠道；基于所述农户动态需求向量与所述目标技术知识的属性向量，计算预期推广效果指标，并确定所述目标技术知识在所述目标推广渠道上的推广强度；根据所述推广强度确定推送频次和推送时段，并通过所述目标推广渠道向农户推送所述目标技术知识。
41、本技术提供一种基于农产品技术服务的推广系统及方法，能够对农户生产特征向量赋予基于信息熵的置信度权重以抑制噪声数据干扰，对行为特征向量赋予基于拉伸指数衰减函数的时效性衰减系数以捕捉兴趣迁移规律，从而生成兼具客观环境表征与主观行为倾向的农户动态需求向量，从源头解决了需求感知精度不足的问题。进一步地，为避免技术知识筛选仅依赖历史行为而忽略农业知识的内在逻辑，本技术构建以技术知识、农产品品类和生产环境条件为实体、以技术适用关系、品类关联关系和环境约束关系为边的农产品技术服务知识图谱，利用农户动态需求向量在知识图谱中进行多跳路径推理生成候选技术知识集合，使推广内容受农业领域知识的客观约束，有效应对了新农户或新知识场景下的冷启动问题。在传播环节，为克服知识在逐级转发中因节点延迟、信息截断等因素产生的衰减失真，本技术引入综合传播效能值的量化评估，通过对各传播节点的响应延迟时间、信息转发完整度和历史信息到达率进行累积加权分析，为每一技术知识筛选时效与保真综合最优的传播路径，确保农户接收到完整且及时的技术信息。在推广决策层面，为使推广强度不再依赖事后反馈的滞后模式，本技术通过计算农户动态需求向量与目标技术知识属性向量之间的匹配度，并结合推广渠道历史效率系数，实现了推广实施前的效果量化预测，再依据实际反馈形成偏差校正闭环并反馈至知识图谱推理环节，使推广策略从被动滞后转变为事前规划与动态调整相结合的持续优化模式。