[发明专利]一种基于机器学习引擎的农业大数据搜索结果呈现的方法和装置

权利要求书

1.一种基于机器学习引擎的农业大数据搜索结果呈现的方法，包括：将农业信息数据搜索结果以过程逻辑可视化的方法呈现，即本装置对农业信息果的质量以准确度、相关度、过滤度、成熟度、新鲜度五大维度进行评估，以量化评分的形式在搜索结果中呈现。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，准确度衡量搜索引擎排除不相关搜索数据的能力；相关度衡量搜索引擎检索结果和用户查询的相关程度；过滤度衡量搜索结果信息过滤的程度；成熟度衡量当前搜索引擎搜索质量与预期搜索质量的相对值；新鲜度衡量搜索引擎搜索出的一年内收录的信息占总信息的比例。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，针对农业信息大数据，搜索结果质量评估的综合评分值为准确度、相关度、过滤度、成熟度、新鲜度的加权平均值，并在搜索结果界面以五维指标雷达图的形式呈现。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，针对农业信息大数据，搜索结果质量评估的综合评分值为准确度、相关度、过滤度、成熟度、新鲜度的加权平均值，并在搜索结果界面以五维指标雷达图的形式呈现。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，把准确度、相关度、过滤度、成熟度、新鲜度这五大指标的运算过程抽象为搜索引擎工作逻辑，将搜索结果的显式呈现视为过程逻辑可视化。

6.一种机器学习引擎装置，该装置可以为农业大数据搜索结果过程逻辑可视化提供技术支撑，包括：

数据源管理模块：由外部农业信息数据源抓取和农业信息数据源导入两部分组成；

数据预处模块：由标准化处理组件、虚拟变量处理组件和缺失值填充组件三部分组成；

指标特征模块：可以对农业信息大数据源做特征工程处理；

搜索引擎模块：可扩展自定义机器学习算法，可扩展的算法包括：分类、聚类、回归与关联算法；

数据可视化模块：可以直观的呈现搜索引擎的机器学习算法和逻辑运算过程。