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公开(公告)号：CN113158077A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110387174.8
申请日：2021-04-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种基于用户画像的学术资源推荐方法，包括以下步骤：步骤1：在用户基本信息和行为特征的基础上，引入学术人格维度构建多维度的用户画像维度图；步骤2：通过调查问卷的方式，获取用户数据；步骤3：依据构建好的用户画像纬度图和收集到的用户数据，采用热编码算法建立用户属性向量，以及采用TF‑IDF算法提取用户交互过的学术资源关键词，建立研究领域向量；步骤4：根据用户属性向量和研究领域向量，计算用户间的余弦相似度，找到每位用户的最相似用户集；步骤5：基于用户的协同过滤算法，将最相似用户交互过的学术资源推荐给待推荐用户，生成每位用户的学术资源推荐列表；本发明从多个维度分析学术用户画像，构建学术用户画像模型，为学术资源推荐服务的构建提供新思路。
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公开(公告)号：CN112115635A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010748281.4
申请日：2020-07-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/17 , B29C45/17 , G06F113/22
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的注塑工艺优化方法，步骤如下：选取注塑工艺参数；将注塑工艺参数数值分成不同水平组合，利用正交试验对水平组合进行仿真；将仿真结果导入到数据分析软件中，得到各注塑工艺参数对注塑过程影响程度排名；对排名靠前的注塑工艺参数，进行仿真训练；利用深度学习对训练结果建立多参数回归模型，预测新输入注塑工艺参数组合的翘曲量，对比仿真结果进行验证；建立注塑工艺参数优化推荐系统；调整注塑件的操作参数，进行批量生产。本发明通过建立深度学习回归模型的二次优化，开发出注塑参数推荐系统，符合现代注塑的质量周期要求，提高获取最优参数组合的精确性，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN112115635B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202010748281.4
申请日：2020-07-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/17 , B29C45/17 , G06F113/22
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的注塑工艺优化方法，步骤如下：选取注塑工艺参数；将注塑工艺参数数值分成不同水平组合，利用正交试验对水平组合进行仿真；将仿真结果导入到数据分析软件中，得到各注塑工艺参数对注塑过程影响程度排名；对排名靠前的注塑工艺参数，进行仿真训练；利用深度学习对训练结果建立多参数回归模型，预测新输入注塑工艺参数组合的翘曲量，对比仿真结果进行验证；建立注塑工艺参数优化推荐系统；调整注塑件的操作参数，进行批量生产。本发明通过建立深度学习回归模型的二次优化，开发出注塑参数推荐系统，符合现代注塑的质量周期要求，提高获取最优参数组合的精确性，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN113158077B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110387174.8
申请日：2021-04-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种基于用户画像的学术资源推荐方法，包括以下步骤：步骤1：在用户基本信息和行为特征的基础上，引入学术人格维度构建多维度的用户画像维度图；步骤2：通过调查问卷的方式，获取用户数据；步骤3：依据构建好的用户画像纬度图和收集到的用户数据，采用热编码算法建立用户属性向量，以及采用TF‑IDF算法提取用户交互过的学术资源关键词，建立研究领域向量；步骤4：根据用户属性向量和研究领域向量，计算用户间的余弦相似度，找到每位用户的最相似用户集；步骤5：基于用户的协同过滤算法，将最相似用户交互过的学术资源推荐给待推荐用户，生成每位用户的学术资源推荐列表；本发明从多个维度分析学术用户画像，构建学术用户画像模型，为学术资源推荐服务的构建提供新思路。
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