張 莉 吳澤蘭 宋 茸

（湖南應(yīng)用技術(shù)學(xué)院信息工程學(xué)院，湖南常德 415100）

0 引言

在5G 技術(shù)、“互聯(lián)網(wǎng)+”等信息技術(shù)背景下，新媒體技術(shù)應(yīng)用于各行業(yè)的方方面面，對(duì)促進(jìn)鄉(xiāng)村休閑農(nóng)業(yè)旅游發(fā)展有著重大的意義。目前，鄉(xiāng)村休閑農(nóng)業(yè)旅游項(xiàng)目信息平臺(tái)推送單一，達(dá)不到個(gè)性化需求目標(biāo)，因此，原有的信息服務(wù)推送平臺(tái)需升級(jí)創(chuàng)新，以全新的模式創(chuàng)建休閑農(nóng)業(yè)項(xiàng)目的特色服務(wù)與特色農(nóng)產(chǎn)品品牌推送效應(yīng)，提高常德周邊地區(qū)休閑農(nóng)業(yè)知名度，吸引更多的游客回歸鄉(xiāng)村、回歸自然、休閑游樂(lè)，助推鄉(xiāng)村休閑農(nóng)業(yè)的振興發(fā)展。

1 新媒體技術(shù)內(nèi)涵與優(yōu)勢(shì)

新媒體技術(shù)是指以現(xiàn)代化的通信技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)字技術(shù)以及人工智能等全新技術(shù)為基礎(chǔ),能夠向用戶提供個(gè)性化需求的信息服務(wù)。

2023 年3 月，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信息中心發(fā)布的第51 次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r報(bào)告》顯示，2022 年末我國(guó)網(wǎng)民人數(shù)高達(dá)10.67 億，微視頻、抖音、短視頻、即時(shí)通信等用戶使用量達(dá)90%以上，其未成年群體的使用量相比成年群體更高。新媒體技術(shù)建立在大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)、數(shù)字技術(shù)的基礎(chǔ)上，人、物、社會(huì)間的信息交互環(huán)境發(fā)生了大的轉(zhuǎn)變。新媒體技術(shù)依托現(xiàn)代化的信息技術(shù)、數(shù)字技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等，利用智能手機(jī)APP、電腦等作為信息傳播的媒介，以個(gè)性化、數(shù)字化、多樣性、交互性及跨時(shí)空等特點(diǎn)占據(jù)絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)，是連接休閑農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的橋梁。

2 個(gè)性化推送技術(shù)分析

新媒體技術(shù)與大數(shù)據(jù)及智能移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)體系，涉及移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)模式、新媒體、特征數(shù)據(jù)分析、信息推送運(yùn)用的相關(guān)技術(shù)等。從數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)處理方面對(duì)平臺(tái)的服務(wù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行整理分析。個(gè)性化推送技術(shù)，根據(jù)獲取的用戶數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)用戶信息與推送信息的有效匹配，對(duì)用戶可能的需求和愛(ài)好進(jìn)行分析，包括用戶填寫(xiě)信息、用戶瀏覽記錄及平臺(tái)關(guān)注等，全方位了解用戶信息，按用戶需求選擇性地推廣信息，讓用戶對(duì)信息推廣有較高的認(rèn)可度[1]。

2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)

關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如X→Y的蘊(yùn)含式，其中，X和Y分別稱(chēng)為關(guān)聯(lián)規(guī)則的先導(dǎo)和后繼。關(guān)聯(lián)XY存在支持度和信任度。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的經(jīng)典算法是Apriori 算法，通過(guò)經(jīng)典的Apriori 算法對(duì)休閑農(nóng)業(yè)產(chǎn)品進(jìn)行特征分析，找到用戶特征屬性與休閑農(nóng)業(yè)項(xiàng)目的關(guān)聯(lián)性[2]。

2.2 聚類(lèi)分析技術(shù)

聚類(lèi)分析技術(shù)作為數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)分析中的重要應(yīng)用技術(shù)，聚類(lèi)（Clustering）就是將數(shù)據(jù)集劃分為由若干個(gè)相似對(duì)象組成的多個(gè)組（Group）或簇（Cluster）的過(guò)程，使得同一組中對(duì)象間的相似度最大化，不同組中對(duì)象間的相似度最小化，或者說(shuō)一個(gè)簇（Cluster）就是由彼此相似的一組對(duì)象構(gòu)成的集合，不同簇中的對(duì)象往往相似度很低或不相似。K-means 算法是經(jīng)典的聚類(lèi)分析算法[3]。

K-means 聚類(lèi)的最小值求解公式如下。

若N個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，一共要分K個(gè)cluster，則K-means就是進(jìn)行最小化。

在J取最小值時(shí)，即rnk取得最優(yōu)解，同樣可得到uk的最優(yōu)解。將J對(duì)uk求導(dǎo)，令其為0，J能取得最小值。

K-means 算法實(shí)際上是一種最簡(jiǎn)化的數(shù)據(jù)建模形式。

3 新媒體技術(shù)+休閑農(nóng)業(yè)

在鄉(xiāng)村休閑農(nóng)業(yè)發(fā)展中，新媒體技術(shù)為旅游者提供貼心周到的服務(wù)。大數(shù)據(jù)對(duì)平臺(tái)旅游用戶信息進(jìn)行采集，如進(jìn)行時(shí)長(zhǎng)、路徑等信息采集，追蹤其偏好，從而利用多媒體可視化平臺(tái)向用戶精準(zhǔn)推送鄉(xiāng)村休閑農(nóng)業(yè)項(xiàng)目，讓旅游者選擇適合自己需求的休閑項(xiàng)目，也可以對(duì)休閑農(nóng)產(chǎn)品與項(xiàng)目服務(wù)進(jìn)行改進(jìn)與升級(jí)，同時(shí)促進(jìn)云休閑農(nóng)業(yè)信息服務(wù)平臺(tái)的形成，助推現(xiàn)代化鄉(xiāng)村的轉(zhuǎn)型升級(jí)[4]。

4 新媒體技術(shù)背景下休閑農(nóng)業(yè)信息服務(wù)推送平臺(tái)設(shè)計(jì)

融入新媒體可視化技術(shù)、移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)、LBS 定位技術(shù)、Beacon 技術(shù)與數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)技術(shù)、藍(lán)牙Eddystone、UML、JFinal 架構(gòu)技術(shù)，設(shè)計(jì)基于新媒體視域下的休閑農(nóng)業(yè)信息服務(wù)推送平臺(tái)，界面設(shè)計(jì)操作便捷，便于數(shù)據(jù)收集、統(tǒng)計(jì)分析與整理，為實(shí)現(xiàn)新媒體視域下的休閑農(nóng)業(yè)信息服務(wù)推送平臺(tái)奠定基礎(chǔ)[5]。

4.1 前臺(tái)功能模塊設(shè)計(jì)

前臺(tái)功能模塊設(shè)計(jì)包括景區(qū)休閑旅游項(xiàng)目管理、線上訂購(gòu)管理、產(chǎn)品信息推送、行業(yè)新動(dòng)態(tài)信息，其功能模塊設(shè)計(jì)如圖1 所示。

圖1 前臺(tái)功能模塊圖

（1）景區(qū)項(xiàng)目管理：方便用戶查閱景區(qū)休閑項(xiàng)目，提供可視化導(dǎo)覽、智能助手和人工線上咨詢(xún)服務(wù)等。

（2）在線訂購(gòu)：方便用戶提前預(yù)訂酒店、項(xiàng)目門(mén)票、線上訂餐、購(gòu)買(mǎi)休閑農(nóng)產(chǎn)品等。

（3）項(xiàng)目產(chǎn)品信息推送：對(duì)精品路線、特色景區(qū)、優(yōu)農(nóng)佳品、采摘垂釣等信息精準(zhǔn)推送。

（4）行業(yè)新動(dòng)態(tài)：供用戶查詢(xún)休閑農(nóng)業(yè)項(xiàng)目與產(chǎn)品相關(guān)的新國(guó)家政策與動(dòng)態(tài)新聞等。

4.2 后臺(tái)功能模塊設(shè)計(jì)

后臺(tái)功能模塊設(shè)計(jì)如圖2 所示。

圖2 后臺(tái)功能模塊設(shè)計(jì)圖

（1）游客用戶管理：此功能主要用于管理員注冊(cè)、刪除、修改普通用戶信息，同時(shí)普通用戶可以修改自己注冊(cè)的用戶相關(guān)信息。

（2）訂購(gòu)管理：對(duì)注冊(cè)用戶線上訂購(gòu)活動(dòng)進(jìn)行管理，包括購(gòu)物車(chē)產(chǎn)品管理和訂單管理。

（3）景區(qū)項(xiàng)目管理：此功能模塊主要對(duì)景區(qū)項(xiàng)目信息的追加、刪除和修改操作。

（4）農(nóng)產(chǎn)品管理：此功能模塊主要對(duì)農(nóng)產(chǎn)品信息查看、農(nóng)產(chǎn)品添加、農(nóng)產(chǎn)品刪除、農(nóng)產(chǎn)品修改操作。

（5）休閑農(nóng)業(yè)信息推送分析：此功能模塊用聚類(lèi)分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析對(duì)注冊(cè)用戶的性別、年齡、職業(yè)、學(xué)歷、收入等進(jìn)行聚類(lèi)分析計(jì)算與關(guān)聯(lián)規(guī)則分析計(jì)算，實(shí)現(xiàn)游客用戶個(gè)性化需求信息推送。

4.3 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

平臺(tái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)運(yùn)用MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，MySQL 使用的核心線程，支持多線程的多處理器。通過(guò)類(lèi)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)SQL 函數(shù)，查詢(xún)初始化后沒(méi)有內(nèi)存分配，也無(wú)內(nèi)存bug，且支持聚合函數(shù)。MySQL 支持不同平臺(tái)，如Java、C、PHP、C＋＋、Python 等。

5 新媒體技術(shù)在休閑農(nóng)業(yè)信息服務(wù)推送平臺(tái)中應(yīng)用數(shù)據(jù)分析

新媒體技術(shù)的休閑農(nóng)業(yè)信息服務(wù)推送平臺(tái)，運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)服務(wù)終端，以常德周邊地區(qū)鄉(xiāng)村休閑農(nóng)業(yè)項(xiàng)目消費(fèi)用戶群為例，移動(dòng)設(shè)備用戶利用推送平臺(tái)不僅可以搜索休閑農(nóng)業(yè)項(xiàng)目、景區(qū)、農(nóng)產(chǎn)品，還可以線上預(yù)訂服務(wù)、查詢(xún)服務(wù)、精準(zhǔn)定位服務(wù)等，對(duì)服務(wù)平臺(tái)用戶的行為特征數(shù)據(jù)進(jìn)行類(lèi)比分析，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則算法與聚類(lèi)分析算法結(jié)論分析數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)為旅游用戶推送景區(qū)項(xiàng)目或采摘路線、農(nóng)產(chǎn)品、果園、民宿、酒莊、垂釣等。其平臺(tái)導(dǎo)出結(jié)果如圖3 所示。

圖3 導(dǎo)出關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

（1）關(guān)聯(lián)規(guī)則分析得出結(jié)論：通過(guò)平臺(tái)采集用戶的地區(qū)、性別、職業(yè)、學(xué)歷、年齡、收入、購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品名、預(yù)訂信息等一系列的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析中Aprior算法，將置信度設(shè)置為100%，得出強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則80 條，還有部分強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)。

部分強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則顯示：節(jié)假日消費(fèi)群體中學(xué)生居多，他們對(duì)景區(qū)的特色產(chǎn)品服務(wù)關(guān)注度較高，當(dāng)然在信息技術(shù)飛速發(fā)展的今天，工作繁忙之余，推送平臺(tái)的消費(fèi)對(duì)象逐步向親子家庭、在職人員、自由工作者、退休人員、離職人員、無(wú)業(yè)人員等用戶擴(kuò)散，他們對(duì)自己感興趣的休閑農(nóng)業(yè)特色產(chǎn)品更為關(guān)注。

（2）通過(guò)平臺(tái)導(dǎo)出休閑農(nóng)業(yè)的農(nóng)產(chǎn)品類(lèi)別、價(jià)格、行為特征，用戶的職業(yè)、收入、年齡等屬性特征進(jìn)行K-均值計(jì)算方法數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析，挖掘休閑農(nóng)業(yè)用戶和農(nóng)產(chǎn)品類(lèi)別之間的關(guān)系，其導(dǎo)出結(jié)果如表1 所示。

表1 數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析表

結(jié)果表明：第一類(lèi)34 條數(shù)據(jù)記錄，職業(yè)是學(xué)生，年齡是22 歲以下，收入是2000 元以?xún)?nèi)，特色休閑項(xiàng)目?jī)r(jià)格是50 元以下；第二類(lèi)31 條數(shù)據(jù)記錄，職業(yè)是在職從業(yè)者，年齡是22 ～36 歲，收入在2000 ～3000 元，特色休閑項(xiàng)目?jī)r(jià)格是50 ～100 元間；第三類(lèi)16 條數(shù)據(jù)記錄，職業(yè)是自由從業(yè)者，年齡是45 ～60 歲，收入在4000 ～5000 元，特色農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格是100 ～200 元；第四類(lèi)6 條數(shù)據(jù)記錄，職業(yè)是在職從業(yè)者，年齡22 ～36 歲，收入在2000 ～3000元，特色休閑項(xiàng)目?jī)r(jià)格是100 ～200 元；第五類(lèi)13 條數(shù)據(jù)記錄，職業(yè)是自由從業(yè)者，年齡是35 ～55 歲，收入在4000 ～5000 元，特色休閑項(xiàng)目?jī)r(jià)格是50 ～100 元。

6 結(jié)語(yǔ)

以常德地區(qū)消費(fèi)用戶為研究對(duì)象，多媒體技術(shù)休閑農(nóng)業(yè)信息服務(wù)平臺(tái)應(yīng)用分析，導(dǎo)出用戶數(shù)據(jù)，采用聚類(lèi)K-均值算法對(duì)其職業(yè)、性別、年齡、學(xué)歷、薪資水平、地域、休閑項(xiàng)目類(lèi)別、價(jià)格、消費(fèi)數(shù)量等屬性進(jìn)行分類(lèi)，用關(guān)聯(lián)規(guī)則中Apriori 算法匹配用戶信息與休閑農(nóng)業(yè)項(xiàng)目信息及農(nóng)產(chǎn)品信息間的關(guān)聯(lián)，設(shè)計(jì)多媒體技術(shù)休閑農(nóng)業(yè)信息的個(gè)性化推送平臺(tái)。