结合微博关注特性的UF_AT模型用户兴趣挖掘研究

微博作为国内主流社交网站,信息量与日俱增.目前微博用户兴趣挖掘方法大多停留在研究用户浏览网页时点击行为、用户所发微博内容或所在社区等表象层面,尚未深入到微博用户使用特性层面.从用户微博内容出发,结合用户关注对象微博,提出一种改进作者主题模型UF_AT(users focus-author topic).最后对真实数据进行实验得出,模型在用户兴趣主题以及主题词概率值上均高于AT模型,而且用户兴趣主题准确、全面,同时验证了UF_AT模型在挖掘用户兴趣中的有效性.     

提高大容积焦炉炉头温度探讨

本文针对包钢五号焦炉开工以后砂温度低影响生产「这一难题进行分析，并提出了解决的具体办法，取得了很好的效果。     

分组加料柔性控制技术在制丝生产中的应用

分组加料是对同一牌号不同组别的烟叶针对性地施加不同料液的一种工艺方法。为了解决传统模式下不同料液切换时导致断流频次增加的问题,提出了分组加料的柔性控制技术,采用叶组烟包信息与对应料液信息在生产线上的同步传递、数据模拟、集成处理、中央控制方式,通过控制加料系统不同阀岛的开启与关闭来更替料液切换,从而实现在不断流情况下将料液精准地施加到目标等级叶组烟包上。     

一种优化聚类的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法存在评分数据稀疏和推荐准确率偏低的问题,提出了一种优化聚类的协同过滤推荐算法。根据用户的评分差异对原始评分矩阵进行预处理,再将得到的用户项目评分矩阵以及项目类型矩阵构造用户类别偏好矩阵,更好反映用户的兴趣偏好,缓解数据的稀疏性。在该矩阵上利用花朵授粉优化的模糊聚类算法对用户聚类,增强用户的聚类效果,并将项目偏好信息的相似度与项目评分矩阵的相似度进行加权求和,得到多个最近邻居。融合时间因素对目标用户进行项目评分预测,改善用户兴趣变化对推荐效果的影响。通过在MovieLens 100k数据集上实验结果表明,提出的算法缓解了数据的稀疏性问题,提高了推荐的准确性。     

耗能支撑危险截面的有限元分析

应用ANSYS分析软件对T型截面防屈曲支撑进行单调荷载作用下三维有限元模拟,在模型中钢芯和混凝土之间采用接触单元,混凝土与钢套筒之间完全粘结。通过有限元模拟分析可知:当T型截面防屈曲支撑一端施加的面荷载增加到一定值时,构件应力最大值位于防屈曲支撑钢芯反面截面削弱处,此处是该构件的薄弱位置;构件应力最小值位于防屈曲支撑钢芯连接段反面处,此处是构件最安全位置。模拟分析与试验结果表明:T型截面防屈曲支撑最危险截面出现在加载端过渡段与工作段的连接处,该处可作为设计防屈曲支撑的控制截面。     

湿法磷酸中继沉淀盐的组成与防治

由于高品位磷矿的日益贫乏,湿法磷酸中合有大量的杂质,导致生成大量继沉淀盐,继沉淀盐是湿法磷酸生产中遇到的主要难题,综述了不同浓度磷酸的继沉淀盐组成、性质及国内外关于继沉淀盐的不同防治方法．     

RUP可视化建模的研究与应用

RUP是新一代软件开发方法,UML是功能强大的可视化建模语言,二者在软件开发过程中得到了广泛的应用。本文简要介绍RUP技术和UML语言的基本内容,并在RUP的指导下运用UML建模技术对选煤管理系统进行设计,优化了系统各阶段的建模过程,降低了系统的复杂化,提高了软件开发的质量和效率。     

结合自监督学习的图神经网络会话推荐

基于会话的推荐方法由于短期用户交互数据有限,与传统推荐方法相比,其性能更容易受到数据稀疏性问题的影响。为增强会话数据以缓解数据稀疏对会话推荐性能的影响,提出一种结合自监督学习的图神经网络会话推荐（Ss-GNN）模型。构建会话图并建立基于图注意力网络的会话推荐任务来获取项目级表示和会话级表示;从会话级表示的角度出发,利用用户的一般兴趣和当前兴趣来构建辅助任务获取自监督信号;利用自监督学习实现推荐任务和辅助任务之间的互信息最大化,以增强会话数据,从而提升推荐性能。在Yoochoose和Tmall两个公开数据集上进行实验,与基线模型相比,提出的模型在Yoochoose上P@20和MRR@20至少提升了0.94%和0.79%,在Tmall上P@20和MRR@20至少提升了9.61%和4.67%,证明了Ss-GNN模型的有效性。