摘要
当前,在全球农业生产紧张的背景下,实现作物产量的最大化和生产成本的最小化是农业生产中的核心挑战.随着大数据技术的快速发展,其在农业领域的应用为这一挑战提供了创新性的解决方案.本文旨在探究基于大数据技术构建农作物种植推荐系统的方法,通过深入分析庞大的农业相关数据集合,为农业生产者提供基于数据驱动的精准种植建议,进而优化作物搭配,提升农业生产效率与经济回报.本文首先明确了推荐系统的设计框架,随即阐述分析了数据库的构建、信息录入模块、CPU处理模块、数据显示模块以及最终的推荐规则生成五个环节的技术实现和方法应用,展现了如何基于大数据技术,从海量的气候、土壤特性、市场动态等数据中提取有价值的信息,通过复杂的数据处理和机器学习模型,精确地生成农作物种植建议,以期为农作物种植的智能化和决策提供强有力的科技支撑.
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