基于聚类和Spark框架的加权Slope One算法

针对传统Slope One算法在相似性计算时未考虑项目属性信息和时间因素对项目相似性计算的影响,以及推荐在当前大数据背景下面临的计算复杂度高、处理速度慢的问题,提出了一种基于聚类和Spark框架的加权Slope One算法。首先,将时间权重加入到传统的项目评分相似性计算中,并引入项目属性相似性生成项目综合相似度;然后,结合Canopy-K-means聚类算法生成最近邻居集;最后,利用Spark计算框架对数据进行分区迭代计算,实现该算法的并行化。实验结果表明,基于Spark框架的改进算法与传统Slope One算法、基于用户相似性的加权Slope One算法相比,评分预测准确性更高,较Hadoop平台下的运行效率平均可提高3.5~5倍,更适合应用于大规模数据集的推荐。

基于Spark框架的并行聚类算法

针对传统K-means算法在处理海量数据时存在距离计算瓶颈及因迭代计算次数增加导致内存不足的问题,提出了一种基于Spark框架的SBTICK-means(Spark Based Triangle Inequality Canopy-K-means)并行聚类算法。为了更好地解决K值选取的盲目性和随机性的问题,该算法利用Canopy进行预处理得到初始聚类中心点和K值;在K-means迭代计算过程中进一步利用距离三角不等式定理减少冗余计算、加快聚类速度,结合Spark框架实现算法的并行化,充分利用Spark的内存计算优势提高数据的处理速度,缩减算法的整体运行时间。实验结果表明,SBTICK-means算法在保证准确率的同时大大提高了聚类效率,与传统的K-means算法、Canopy-K-means算法和基于MapReduce框架下的该算法相比,在加速比、扩展比以及运行速率上都有一定的提高,从而更适合应用于海量数据的聚类研究。

基于Spark框架的高效KNN中文文本分类算法

针对K-最近邻（KNN）分类算法时间复杂度与训练样本数量成正比而导致的计算量大的问题以及当前大数据背景下面临的传统架构处理速度慢的问题，提出了一种基于Spark框架与聚类优化的高效KNN分类算法。该算法首先利用引入收缩因子的优化K-medoids聚类算法对训练集进行两次裁剪；然后在分类过程中迭代K值获得分类结果，并在计算过程中结合Spark计算框架对数据进行分区迭代实现并行化。实验结果表明，在不同数据集中传统尽最近邻算法、基于K-medoids的群最近邻算法所耗费时间是所提Spark框架下的B最近邻算法的3．92-31．90倍，所提算法具有较高的计算效率，相较于Hadoop平台有较好的加速比，可有效地对大数据进行分类处理。

基于Spark的并行频繁模式挖掘算法

在大数据环境下Apriori频繁模式挖掘算法在数据处理过程具有预先设定最小阈值、时间复杂度高等缺陷,为此采用多阶段挖掘策略实现并行化频繁模式挖掘算法PTFP-Apriori。首先将预处理数据以模式树的形式存储,通过最为频繁的k个模式得到最优阈值。然后根据该值删除预期不能成长为频繁的模式以降低计算规模,并利用弹性分布式数据集RDD完成统计项集支持度计数、候选项集生成的工作。实验分析表明相比于传统的频繁模式挖掘算法,该算法具有更高的效率以及可扩展性。

基于IPSO-BP的风电机组齿轮箱状态监测研究

将改进粒子群算法(IPSO)与BP神经网络相结合,建立齿轮箱正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测。通过合理地选择训练样本,使IPSO-BP模型覆盖齿轮箱的正常工作空间。当齿轮箱工作异常时,其动态特性偏离正常工作空间,导致IPSO-BP网络温度模型预测残差的分布特性发生变化。采用滑动窗口方法实时计算残差的统计分布特性,当残差的均值或标准差超过预先设定的阈值时,发出报警信息,提示运行人员检查设备状态。

物理模拟法定量表征碎屑岩储层物性影响因素

碎屑岩储层物性与成岩作用密切相关,压实作用是成岩作用的重要组成部分,是储层物性降低的主要因素之一。为对地质历史时期压实作用条件下储层物性变化进行定量化表征,通过物理模拟实验,分别研究了在压实作用下不同地温条件和不同埋藏方式下砂岩储层孔隙度和渗透率的变化规律。研究结果表明:在砂岩物源相同,分选、磨圆类似的前提下,砂岩孔渗参数与地温均呈对数负相关关系,且地温梯度越高,孔渗参数随埋深的下降速率越大。即使是在相同的埋藏终止条件下,随着埋藏时间增加,岩石抗压能力会发生下降,骨架颗粒会趋于定向排列,从而导致岩石孔渗参数呈随埋藏时间增加呈对数减少。在不同的沉降过程条件下,即使处于同一地温场,并且埋藏终止状态相同,经历过构造抬升的砂岩物性明显要差于持续埋藏的砂岩物性。

再生混凝土路面砖性能研究进展

首先从水胶比、再生粗骨料质量及掺量、矿物掺合料种类与掺量以及硫酸盐侵蚀4个因素入手对再生混凝土路面砖强度影响的研究进展进行了归纳总结,指出降低水胶比、提高再生粗骨料的质量、掺加适量的矿物掺合料是提高再生混凝土路面砖强度的有效途径。简要介绍了再生混凝土路面砖的耐磨性、抗冻性以及干燥收缩性,认为应考虑复杂环境下再生混凝土路面砖的性能。提出了再生混凝土路面砖亟待解决的一些关键问题,包括荷载与环境因素耦合下再生混凝土路面性能变化规律与演变机理。

浅析广告中指示语的语用功能

在科技高速发展的今天,广告在社会生活中扮演越来越重要的角色。广告作为经济全球化和信息时代的一种社会现象,它已经深入到经济、文化等很多方面,成为人们生活中不可缺少的一部分。指示语在广告中的应用也是作为设计者想要激起消费者购买产品的一种手段。通过对指示语的研究,不仅能帮助广告生产商设计出更科学、更合理的广告,达到广告的目的,使广告的效果具有持久性,而且也能让普通大众更加关注语言的使用。

纤维增强石膏发泡材料的研制

以脱硫建筑石膏、粉煤灰、发泡剂为原材料制备发泡脱硫石膏保温材料。研究不同发泡剂掺量对其密度、力学性能和导热系数的影响,结果表明,发泡剂掺量为5%时,导热系数最小,为0.052 W/(m·K),此时脱硫石膏发泡材料的密度为225 kg/m3。利用玻璃纤维作为增强材料,研究了玻璃纤维的掺加对材料强度的影响。结果表明,当玻璃纤维掺量为1.5%时,试样的抗折强度提高了41.67%。

憎水型膨胀珍珠岩保温板的制备

以脱硫石膏为胶凝材料,以膨胀珍珠岩为轻质骨料,掺加适量的粉煤灰及其他外加剂,经浇注成型制备膨胀珍珠岩保温板。膨胀珍珠岩表面疏松多孔,其应用受到了限制。采用VAE乳液包覆膨胀珍珠岩表面的孔,可降低其吸水率;或采用硬脂酸炒制膨胀珍珠岩,覆盖在其表面和孔洞,使其由亲水转变为憎水,也可降低其吸水率。通过试验,掺加改性后膨胀珍珠岩的保温材料的防水性能提高,吸水率下降。掺加VAE乳液改性的膨胀珍珠岩的保温材料的力学性能和导热性能有所改善。利用SEM测试手段对VAE改性的膨胀珍珠岩进行微观结构分析,同时探讨其防水机理。

基坑工程预应力混凝土板桩模型试验研究

结合常州恐龙园基坑工程,基于预应力板桩支护方案,选取几何相似比1∶30,开展基坑土方开挖,坡顶超载共6种工况相似材料模型试验。研究表明:基于9 m深粘土与砂性土互层基坑,桩顶水平位移、土体水平位移及桩身弯矩随着开挖深度和坡顶超载的增大而增大,开挖到预设深度和超载逐渐增大时,基坑变形较大;开挖完成后正负向最大弯矩出现在开挖深度上下1/3处;在3种桩距中,支护结构桩距过大会出现土体绕流,桩距过小又会增加施工成本,因此在考虑基坑变形控制、成本控制的情况下,宜选择桩距为4倍单桩宽度。通过理正软件进行各工况计算,验证模型试验结果正确性。

基于多源信息相似度的微博用户推荐算法

针对传统的协同过滤(CF)推荐算法中存在的数据稀疏性和推荐准确率不高的问题,提出了基于多源信息相似度的微博用户推荐算法(MISUR)。首先,根据微博用户的标签信息运用K最近邻(KNN)算法对用户进行分类;然后,对得到的每个类中的用户分别计算其多源信息(微博内容、交互关系和社交信息)的相似度;其次,引入时间权重和丰富度权重计算多源信息的总相似度,并根据其大小进行TOP-N用户推荐;最后,在并行计算框架Spark上进行实验。实验结果表明,MISUR算法与CF算法和基于多社交行为的微博好友推荐算法(MBFR)相比,在准确率、召回率和效率方面都有较大幅度的提升,说明了MISUR算法的有效性。

一种基于Canopy和粗糙集的CRS-KNN文本分类算法

针对KNN算法的分类效率随着训练集规模和特征维数的增加而逐渐降低的问题,提出了一种基于Canopy和粗糙集的CRS-KNN(Canopy Rough Set-KNN)文本分类算法。算法首先将待处理的文本数据通过Canopy进行聚类,然后对得到的每个类簇运用粗糙集理论进行上、下近似分割,对于分割得到的下近似区域无需再进行分类,而通过上、下近似作差所得的边界区域数据需要通过KNN算法确定其最终的类别。实验结果表明,该算法降低了KNN算法的数据计算规模,提高了分类效率。同时与传统的KNN算法和基于聚类改进的KNN文本分类算法相比,准确率、召回率和F_1值都得到了一定的提高。

脱硫石膏生产轻质保温材料的耐水性能研究

研究了轻质发泡石膏的防水方法,揭示了硫铝酸盐水泥、可再分散乳胶粉和硬脂酸乳液对石膏力学性能、吸水率和软化系数的影响。通过对石膏晶体形貌的分析,讨论了发泡石膏的防水机理。研究结果表明,水泥能够降低发泡石膏的吸水率,当掺量为10%时,吸水率降至38.9%;掺量为5%的可再分散乳胶粉降低发泡石膏的吸水率至35.6%;掺量为3%的硬脂酸乳液降低发泡石膏的吸水率至30.1%。水泥、可再分散乳胶粉和硬脂酸乳液协同使用,其复合防水作用使石膏晶体排列致密,孔隙率减小,表面覆盖一层致密的薄膜,发泡石膏的吸水率降至15.2%,则可大大增加发泡石膏耐水能力,有利于石膏在潮湿环境中使用。

基于基坑变位的双排空心管桩模型试验

为深入研究双排空心管桩作为新型支护结构在基坑工程中的变位特性,结合常州恐龙园中心广场基坑工程,选取几何相似比1∶30,完成6种工况下室内模型试验。研究表明:开挖阶段,桩后土体水平位移随入土深度逐渐增大,底部水平位移是顶部的4.2倍;加载阶段,桩后土体水平位移随入土深度先增大后减小,峰值出现在深度为3m处,底部水平位移是顶部的2.5倍。在各工况中,超载时基坑顶部水平位移是开挖的8倍,建议对基坑周边堆载情况下的桩体整体提高配筋要求,同时在施工中做好变形监测工作。前后排桩区别设计:前排桩设计强度高于后排桩;前排桩的开挖面附近和后排桩0.44h0(h0为开挖深度)的横截面提高配筋要求。建议双排空心管桩桩距采用较小的桩距,排距采用5倍桩径。理正计算所得的结果与模型试验基本一致,验证了模型试验的正确性。

探讨房地产项目全过程成本管控要点

面对越发性激烈的房地产竞争,以莆田君领绶溪项目为例,从项目设计阶段、招标阶段、实施阶段、合同管理、结算阶段对房地产项目全过程成本合理管控进行了阐述,以提高全过程成本管理控制水平,强化成本管控实效性。

金融科技驱动平安银行零售业务转型研究

随着现阶段国内外宏观经济的加速转型,商业银行的经营环境发生了巨大变化。同时随着金融科技的兴起,互联网公司、科技企业迅速崛起,抢占了商业银行的零售业务,商业银依靠利差盈利的传统经营模式难以维系。金融科技在给银行带来潜在竞争者的同时,也为银行提供了全新的发展机遇。本文在此背景下,分析平安银行在金融科技驱动下进行零售业务转型,从生产、传递和支撑体系三个方面进行转型升级,并取得一定成效,得到了关于公司战略制定、产品定位等方面的启示,对于金融科技驱动下商业银行零售业务转型有了更加直观的认识。

市售几种蔬菜食用品质分析

为了探究不同蔬菜食用品质的差异及漂烫处理对其品质的影响,选取小白菜、苦菊、芝麻菜、生菜与番茄为试验材料,测定了蔬菜中硝酸盐和维生素C含量,并对小白菜进行了漂烫处理。结果表明:小白菜茎中硝酸盐含量显著高于其他蔬菜;漂烫处理可显著降低小白菜茎叶中硝酸盐含量,且漂烫时间不宜超过1 min。

N-硬脂酰丝氨酸对APP/PS1转基因小鼠学习记忆及运动能力的影响

目的 研究N-硬脂酰丝氨酸(NSS)能否通过大麻素Ⅱ型(CB2)受体改善APP/PS1转基因小鼠行为学异常现象。方法 采用9月龄APP/PS1转基因小鼠模拟阿尔茨海默病模型;通过开场实验观察小鼠自主活动能力,疲劳转棒仪实验观察小鼠运动协调及抗疲劳能力,水迷宫实验观察小鼠学习记忆功能,通过ELISA方法测定β-淀粉样蛋白(Aβ)42及Aβ40水平,通过Western blot方法测定CB2蛋白表达水平。结果 NSS(2 mg/kg和5 mg/kg)能提高转基因小鼠运动协调及学习记忆能力,降低脑组织Aβ42及Aβ40水平,上调CB2蛋白水平;CB2受体拮抗剂AM630能抑制上述现象。结论 NSS改善APP/PS1转基因小鼠学习记忆障碍及运动失调,降低转基因小鼠海马组织Aβ42及Aβ40水平,此机制可能是通过CB2受体实现。