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公开(公告)号：CN109740064B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201910046947.9
申请日：2019-01-18
Applicant: 北京化工大学 , 北京国控天成科技有限公司
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种融合矩阵分解和挖掘用户项目信息的CF(协同过滤)推荐方法，包括以下步骤：读取用户对物品的历史评分数据、项目类型数据信息；基于FunkSVD模型优化分解用户评分矩阵，加入相似度因子计算生成用户评分预测矩阵；通过优化占据不同比重的CF用户和项目信息计算最优相似度，预测用户评分，产生Top‑N推荐列表。本发明的优点：(1)基于FunkSVD模型优化分解用户评分矩阵，加入信任度因子预测用户评分矩阵，缓解传统矩阵分解模型因数据稀疏造成预测准确度不高的问题；(2)基于用户信息和项目信息计算相似度，解决传统推荐算法过度依赖历史数据导致冷启动问题；(3)引入用户之间的信任度关系，提高传统CF推荐算法的推荐精度和可解释性。
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公开(公告)号：CN109740064A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910046947.9
申请日：2019-01-18
Applicant: 北京化工大学 , 北京国控天成科技有限公司
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种融合矩阵分解和挖掘用户项目信息的CF(协同过滤)推荐方法，包括以下步骤：读取用户对物品的历史评分数据、项目类型数据信息；基于FunkSVD模型优化分解用户评分矩阵，加入相似度因子计算生成用户评分预测矩阵；通过优化占据不同比重的CF用户和项目信息计算最优相似度，预测用户评分，产生Top-N推荐列表。本发明的优点：(1)基于FunkSVD模型优化分解用户评分矩阵，加入信任度因子预测用户评分矩阵，缓解传统矩阵分解模型因数据稀疏造成预测准确度不高的问题；(2)基于用户信息和项目信息计算相似度，解决传统推荐算法过度依赖历史数据导致冷启动问题；(3)引入用户之间的信任度关系，提高传统CF推荐算法的推荐精度和可解释性。
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公开(公告)号：CN102659651B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201210093730.1
申请日：2012-03-31
Applicant: 北京化工大学
IPC: C07C331/20 , C07C331/22
Abstract: 一种异硫氰酸酯类化合物的制备方法属于生物化工技术领域。本发明公开了一种以十字花科蔬菜为原料制备异硫氰酸酯类化合物的方法。一种异硫氰酸酯类化合物的制备方法，包括以下步骤：1.将十字花科蔬菜的种子、种子芽苗、花、茎、叶、根充分粉碎或匀浆后，在pH值为6-8的条件下进行水解；2.加入特定的终止剂终止异硫氰酸酯类化合物的降解反应；3.利用树脂吸附，乙醇与水的混合溶液洗脱异硫氰酸酯类化合物，减压蒸馏得到异硫氰酸酯类化合物浓缩液；4.利用乙酸乙酯萃取，减压蒸馏得到异硫氰酸酯类化合物产品。本方法优化了现有异硫氰酸酯类化合物的制备方法，提高了水解转化效率及总体制备产率，大大降低了工业化生产成本。
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公开(公告)号：CN102659651A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210093730.1
申请日：2012-03-31
Applicant: 北京化工大学
IPC: C07C331/20 , C07C331/22
Abstract: 一种异硫氰酸酯类化合物的制备方法属于生物化工技术领域。本发明公开了一种以十字花科蔬菜为原料制备异硫氰酸酯类化合物的方法。一种异硫氰酸酯类化合物的制备方法，包括以下步骤：1. 将十字花科蔬菜的种子、种子芽苗、花、茎、叶、根充分粉碎或匀浆后，在pH值为6-8的条件下进行水解；2. 加入特定的终止剂终止异硫氰酸酯类化合物的降解反应; 3. 利用树脂吸附，乙醇与水的混合溶液洗脱异硫氰酸酯类化合物，减压蒸馏得到异硫氰酸酯类化合物浓缩液；4. 利用乙酸乙酯萃取，减压蒸馏得到异硫氰酸酯类化合物产品。本方法优化了现有异硫氰酸酯类化合物的制备方法，提高了水解转化效率及总体制备产率，大大降低了工业化生产成本。
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