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1.
为完善云服务平台产品设计知识发现系统,同时进一步提升需求与服务的匹配效率,提出一种基于转换器的双向编码表征(BERT)和随机Lasso的产品关键设计特征识别方法.首先,实验采用真实产品用户反馈数据集并对其进行人工标注,以BERT预训练语言模型为基础,建立输出层以训练设计领域命名实体识别模型,实现对显性设计特征的自动识别.实验表明,所提方法可以实现较好的性能,精确率、召回率、F1分数分别为90.55%、97.16% 和93.68%.同时,提出一种知识迁移思想,在当前大数据环境下,利用随机Lasso算法挖掘其中蕴含的关键设计特征并加以重用,实现了对隐性设计特征的精确定位.  相似文献   
2.
为解决用户认知差异性及局限性所导致的需求获取不充分的问题,提出一种面向相似认知用户集群的TRIZ系统资源需求获取模型.该模型通过模糊卡诺方法对产品用户需求进行分类优化,使用K-modes算法对用户进行聚类分析,获取具有相似认知类型的用户集群;分析集群中已存在的用户属性、使用环境属性等超系统资源并进行拓展演化,获取潜在超系统资源;根据新资源特性得到产品潜在需求与产品设计目标.以自走式圆捆机为例证明了该方法的有效性.  相似文献   
3.
为实现产品的可持续设计,使企业在竞争市场中占据有利地位,提出了基于改进质量功能展开(Q FD)的产品可持续设计模块重要度判定方法.针对需求评价环境的不确定性和用户的偏好表达,利用混合信息表征Q FD中的用户需求评价,考虑到语言术语更符合专家在模糊情境下的表达习惯,利用犹豫模糊语言集表征Q FD中需求和模块的关联关系;构建均衡接近模型,获得具有高认同度的用户层面的需求重要度,联合期望关联和偏差最大化构建模型,获得具有高区分度的专家层面的需求重要度,设置调节参数,确定需求最终重要度;考虑到专家的有限理性行为以及传统判定方法易造成决策补偿性问题,将前景理论和复杂比例评价方法相结合确定模块重要度,以实例验证了所提方法的有效性.  相似文献   
4.
近年来,随着社交网络的发展,如何设计出符合用户个性化需求的路径推荐方法,已成为重要的研究热点.文中考虑了兴趣点的相关特征,将用户的情感与商品相似度融入蚁群算法的启发函数中,采用精英管理蚂蚁策略,最大化管理蚂蚁策略的改进策略,同时利用粒子群算法改进蚁群算法的初次信息素分布,结合数据集中593名游客的评分以及文本评论数据,提出基于粒子群-蚁群的旅游路径推荐算法(Particle Swarm-Ant Colony algorithm for user emotion and similarity,PS-AC)算法,并用改进后的蚁群算法实现环游景区内高人气景点的用户旅游路径推荐.基于真实的数据集测试表明,所提算法在精确率、召回率、F测度值上均有较好的性能.  相似文献   
5.
融合用户评分与显隐兴趣相似度的协同过滤推荐算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
协同过滤算法是推荐系统中使用最广泛的算法,其核心是利用某兴趣爱好相似的群体来为用户推荐感兴趣的信息。传统的协同过滤算法利用用户-项目评分矩阵计算相似度,通过相似度寻找用户的相似群体来进行推荐,但是由于其评分矩阵的稀疏性问题,对相似度的计算不够准确,这间接导致推荐系统的质量下降。为了缓解数据稀疏性对相似度计算的影响并提高推荐质量,提出了一种融合用户评分与用户显隐兴趣的相似度计算方法。该方法首先利用用户-项目评分矩阵计算用户评分相似度;然后根据用户基本属性与用户-项目评分矩阵得出项目隐性属性;之后综合项目类别属性、项目隐性属性、用户-项目评分矩阵和用户评分时间,得到用户显隐兴趣相似度;最后融合用户评分相似度和用户显隐兴趣相似度得到用户相似度,并以此相似度寻找用户的相似群体以进行推荐。在数据集Movielens上的实验结果表明,相比传统算法中仅使用单一的评分矩阵来计算相似度,提出的新相似度计算方法不仅能够更加准确地寻找到用户的相似群体,而且还能够提供更好的推荐质量。  相似文献   
6.
目前现有基于模型的推荐算法多是将评分数据输入到深度学习模型中进行训练,得出推荐结果。其缺陷在于无法对预测结果进行可解释性分析。除此之外,无法有效地解决算法的冷启动问题。因此,本文提出一种基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法,来有效解决算法的可解释性和冷启动问题。首先将获取到的数据集进行预处理,生成预编码向量,根据数据集结点的连接性,构建专业领域知识图谱。其次利用知识图谱的元路径提取技术获取到多条用户-物品路径信息,将其输入到Bi-LSTM中,在路径经过的各结点处加入一层注意力机制,目的是为了模型能够有效地获取到较远结点的信息。最后将多条路径的训练结果输入到平均池化层中,用以区分不同路径的重要程度,利用交叉熵损失函数对模型进行训练,从而得出预测结果。实验结果表明,与传统基于循环神经网络模型的推荐算法相比,该算法可有效地提升算法的可解释性以及预测准确性,并缓解算法的冷启动问题。  相似文献   
7.
针对典型的户用光伏储能系统,建立了各个部件的数学模型,研究了系统的运行特性,考虑最大光伏自给率基础策略与加入谷时电网和蓄电池交互的改进策略,探究了经济性指标净现值、技术性指标光伏自给率及用户自用率与蓄电池容量的关系,绘制了经济性指标与技术性指标关系曲线,提出一种分布式光伏储能系统的容量设计方法,基于MATLAB进行全年能量流动与全生命周期经济结果分析,并针对上海市地区典型日晴天系统运行特性进行了模拟研究。结果表明,技术性指标与经济性指标随蓄电池容量变化呈现相反的变化趋势,在基础与改进策略下,蓄电池容量分别超过10.5和6.5 kW·h后,降低净现值以提升光伏自给率与用户自用率的效果逐渐减弱,因此基于蓄电容量为5 kW·h(基础策略)和6.5 kW·h(改进策略)的拐点前的曲线,依据实际需要确定系统蓄电池的容量。模拟结果表明,对于案例中的3.06 kW(峰值)的光伏系统和4.8 kW·h的蓄电池,系统较单独的光伏系统有明显的削峰填谷效果。考虑谷时蓄电池与电网交互的改进策略比基础策略有更好的技术性与经济性表现,但是系统对市电电网的传输负担会有所加重。  相似文献   
8.
新疆油田呼图壁储气库认真组织调峰保供工作,确保安全生产和储气库建设目标的实现。进入2021年,我国多地迎来极寒天气。当数以亿方计的天然气通过西气东输管网和北疆管网为下游用户送去温暖与幸福时,远在西北边陲的中国石油新疆油田呼图壁储气库的员工踏冰卧雪,力保冬供。  相似文献   
9.
张艾佳  刘正捷 《电视技术》2021,45(11):95-99
碎片化学习难以集中记录,存在无法迅速定位到自己需要的学习内容等用户体验问题.传统方法不能采集真实情境下的用户数据,无法满足研究人员的研究需求.基于此,开发一种基于用户行为的捕捉工具——CAUX(Context-Aware User Experience,CAUX),设计了具有情境感知能力的数据采集模块,自动捕捉指定App内的用户行为数据.CAUX对用户干扰性低,可以辅助研究人员捕捉典型的碎片化学习行为.对利用CAUX采集到的数据进行处理,并结合人工方法进行分析,可以发现不同情境下的用户行为和用户体验问题.  相似文献   
10.
随着非侵入式电力负荷监测的发展,如何利用用户负荷用电细节信息,分析用户用电行为特征成为重要的研究方向。本文提出了基于非侵入式负荷监测的用户行为精细化分析方法,根据历史数据建立用户行为特性指标,提出基于因子分析与支持向量机的用户聚类方法。在此基础上,建立基于精细化负荷数据的用户需求响应潜力评估指标。算例结果表明,所研究内容可以准确分析用户行为,为电力公司施行需求侧管理提供科学指导。  相似文献   
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