融合商品潜在互补性发现的个性化推荐方法

结合领域内知识的个性化推荐算法在近年来受到了广泛关注,许多研究工作尝试将商品之间的关系(如互补关系等)融入到推荐算法中.对于商家而言,了解商品互补的关系能够帮助他们更好地制定定价策略;对于推荐算法而言,结合商品关系的推荐也更有可能生成令人满意的结果,因此,如何挖掘商品间的互补关系是一个很有意义的研究问题.现有方法大多从用户历史中的“共同购买”发掘商品的互补关系,但是由于真实的购买场景非常复杂,得到的很可能仅仅是共现关系而不是互补关系.借鉴经济学的相关研究,提出了商品潜在互补性发现推荐模型(latent complementarity discovery model,简称LCDM),试图从另一角度更准确地刻画商品间关系.首先,基于经济学理论中的需求交叉弹性(cross-price elasticity of demand),提出互补性发现模型(complementarity discovery model,简称CDM)联合商品价格与购买历史来挖掘商品间的互补关系.在用户标注任务中,所提算法较已有方法在用户标注的一致性上提升了10.6%.随后,基于此提出了融合商品互补关系的双重注意力机制推荐模型LCDM.最后,在真实数据集上的对比实验结果表明,提出的LCDM推荐模型能够显著改善推荐的效果,在Recall@5和NDCG@5上分别有54.5%和125.8%的提升,验证了所提方法的有效性.

钢筋混凝土单向板跨高比对耐火性能的影响

以某地铁工程车辆段为例,采用ABAQUS有限元分析软件建立钢筋混凝土简支单向板和连续单向板的计算模型,在ISO834标准升温曲线下对钢筋混凝土单向板进行了温度场计算,在此基础上分析跨高比对钢筋混凝土简支单向板和连续单向板耐火性能的影响规律。分析表明:在相同的保护层条件下,简支单向板和连续单向板受火3h的跨中位移均随跨高比增加而降低,但同一跨高比的简支单向板的跨中位移较连续单向板更大,下降的更快。综合考虑经济性与安全性因素,在高温作用下,简支单向板耐火极限跨高比不大于25,连续单向板耐火极限跨高比不大于30,即可满足耐火3h的要求。本文的研究方法可为地下工程钢筋混凝土单向板的耐火设计提供参考。