公开(公告)号：CN105184035A

公开(公告)日：2015-12-23

申请号：CN201510186652.3

申请日：2015-04-20

申请人： 河南理工大学

发明人： 王心义 ,  刘小满 ,  王麒 ,  姬红英 ,  杨芳 ,  林学钰 ,  韩鹏飞 ,  廖资生

IPC分类号： G06F19/00

摘要： 本发明公开了一种确定地下热水可开采量的地热井优化布局方法，包括有如下步骤：给定计算区面积F、开采井井管半径rω和地下热水开采年限t，根据计算区水文地质和经济技术条件给定设计水位降深Smax；依据单井非稳定流抽水试验资料确定导水系数T及弹性释水系数μ*；根据导水系数T、弹性释水系数μ*，选用绘制设计水位降深时单位可开采量Q采/Smax和地下热水开采井数n的关系曲线；选取(Q采/Smax)～n关系曲线变化陡峭和平缓的分界点，确定优化布局井数n采和单位可开采量Q采/Smax；根据优化布局井数n采、单位可开采量Q采/Smax、设计水位降深Smax，确定地下热水可开采量并应用于工程实践。

公开(公告)号：CN110555161A

公开(公告)日：2019-12-10

申请号：CN201810539162.0

申请日：2018-05-30

申请人： 河南理工大学

发明人： 王建芳 ,  苗艳玲 ,  韩鹏飞 ,  王滢溪 ,  张秋玲 ,  桑大朋 ,  罗最 ,  郑丞甫

IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于用户信任和卷积神经网络的个性化推荐方法，该方法应用于具有社交网络用户之间的信任和项目描述文档等信息的协同过滤推荐，该方法包括：1）通过第三方数据，分析用户的历史评分，获取用户-项目评分矩阵；2）基于用户社交网络，计算用户之间信任值；3）利用卷积神经网络模型，从项目描述文档提取文档特征向量；4）利用用户评分数据、用户之间的信任值和文档特征向量计算用户和项目的潜在特征向量；5）利用用户和项目的潜在特征向量预测评分并进行个性化推荐。本发明考虑了个性化推荐中的用户之间信任问题，并融合了卷积神经网络模型，以提升相似度的计算方式从而进行个性推荐，提高了推荐的准确性和效率。

公开(公告)号：CN110399549A

公开(公告)日：2019-11-01

申请号：CN201810371429.X

申请日：2018-04-24

申请人： 河南理工大学

发明人： 王建芳 ,  谷振鹏 ,  苗艳玲 ,  韩鹏飞 ,  张秋玲

IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06F16/2458

摘要： 本发明涉及一种面向用户兴趣调和相似度的协同过滤方法，该方法包括：通过对原始评分矩阵进行分解，将基于时间的用户兴趣度权重函数引入到皮尔逊相似度函数中，与用户评价等级信任因子和用户评价偏差信任因子相结合得到用户兴趣调和相似度，利用原始评分矩阵和用户兴趣调和相似度获取推荐结果，并向用户推荐符合需求的项目。本发明提供的方法不仅在用户评分数据稀疏的情况下较传统的概率矩阵分解方法能够显著提高推荐精度，而且可以根据用户在不同时间段对感兴趣的物品进行推荐。