基于多核学习的装配工艺过程重用

为了最大程度复用历史工艺过程,提高工艺设计效率,对装配工艺过程重用问题进行了研究,提出了一种基于多核学习的方法。该方法利用了工艺规程名称、规程编号、设计人与装配零件表等直接获取特征,不需要人工确定特征的表达符号集与标注数据;通过定义多个核函数,从不同视角衡量工艺过程的可重用性,并利用工艺大纲文件间的重用度作为指导信息,优化多核组合参数。在47 828份飞机装配工艺规程数据上,多核学习方法能够有效地对工艺规程文件进行筛选与排序,能够保证排序靠前的结果具有较高的重用度,Top 1重用度可达0.3811。实验结果证明了规程文件命名规律、企业工艺文件管理规则、装配零件表等信息在工艺过程复用中的有效性。     

一种融合用户主题兴趣与用户行为的文档推荐方法

针对单一角度描述用户兴趣存在片面性的问题,该文提出一种融合用户主题兴趣和用户行为的文档推荐方法。一方面从主题兴趣的角度,构建反映用户主题兴趣的主题向量用户模型;另一方面从用户行为的角度,构建反映用户行为兴趣的打分矩阵用户模型。然后,基于上述用户模型提出了两种文档推荐方法,并采用线性加权的方式融合这两种方法,从而实现对用户主题兴趣与用户行为的融合。实验结果表明,该方法的推荐结果好于协同过滤推荐方法和基于内容的推荐方法。