DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 语义修饰关系图模型的近似求解 假定简单语义单元具有m个词汇，一个词汇平均具有t个义项。假如采用穷举法来求取最优解，其计算复杂度将是 ，属于指数级别时间复杂度，实际上不可行。 为此，我们提出了一种近似算法，可以降低求解的计算复杂度，较快地求出近似解。 3.1. 最大生成树变量 采用动态规划方法，可以求出模型的近似解。先定义一个“最大生成树变量”(见图4)，其含义为：针对词汇W i ，其第j个义项 有多个生成树，其中各边权值之和最大的生成树，用 表示。 3.2. 求最大生成树的近似算法 计算过程中的所涉及的两个变量： 集合V = {已经计算出最大的生成树M T 的“广义顶点”} 目标词汇W i ：即将被加入V的下一个词汇； 图4. 简单语义单元的最大生成树变量 动态规划算法(算法1)： 步骤1：设定V的初始值 设置 ，则很容易算出： ； 。 其中Num是词汇的义项个数， 表示义项 和 之间的边。 步骤2：计算目标词汇W i 的最大生成树变量 针对W i ，其每个义项 与V中的任意义项 之间，都可以计算出一个语义相关度，按照式(5)，可以计算出 的最大生成树变量(见图5)。 (5) 表示义项 和 之间的边。 图5. 计算义项 的最大生成树变量 步骤3：对所有的 进行逆排序 在步骤2的计算过程中，可以计算出所有的 的值，按由大到小的顺序，将其保存到线性表List中。 步骤4：更新V中义项 的最大生成树变量 如图6所示，已知V中义项 的最大生成树，可定义变化函数f： (6) 其含义为：假设把最大生成树进行一个义项改动，由义项 改为义项 ，其权值之和的变化量。 假定边 所关联的顶点为 ，把最大生成树上的义项 改为义项 ；则其变化函数 的值必然小于0。 假如按照由大到小的顺序，处理List中的所有边 ，有以下两种情况： i) 位于最大生成树上，则List中后续的任何边都不可能是最大生成树的边，因此就无需处理了。 ii) 不位于最大生成树上，则按照下属算法2求取义项 的最大生成树。 算法2： ---------------------------- For all in List { If ( 不在最大生成树上) { 计算变化函数 的值； (A) 找到 所指的下一个顶点( ) { 针对 的所有义项 ，计算变化函数 的值； 选取能够使得 最大的义项 ； 将最大生成树的上的义项由 修改为 ； } 返回(A)，循环处理至最后一个顶点； 按下式计算总变化量： ，即对所有的变化函数求和，并加上边 的值。 } } 选择能够使总变化量最大的边 ，将其修改为最大生成树的边。 --------------------------- 图6. 更新义项 的最大生成树变量 步骤5：把词汇W i 加入集合V 针对V中的所有义项，更新其最大生成树变量，完成后把W i 加入集合V。 步骤6：循环 返回步骤2，循环处理，当所有顶点都加入集合V后，选出词汇W m 的最大生成树，就是所求的近似解。 3.3. 计算结果分析 在算法1的步骤4中，使用了贪心法，只选择能够使得 最大的义项 进行计算，而没有对所有 的所有义项进行穷举；故此所求的解不是“理论最优解”，只是近似解，其时间复杂度约为 。
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user: 4. 实验结果及分析 实验中，以hownet作为语义计算的依据。在人民日报2014语料库中选取了1200个语句进行求解实验，先将它们转化为4729个简单语义单元，通过算法进行求解，并与正确结果进行对比。实验环境为：windows 10，i5 9400F六核，主频2.9 GHz，32 G内存。 实验情况见表1、图7、图8，其中正确率标准有两个： 1) 语义消歧正确率大于阀值0.5 (义项选择正确就是语义消歧正确)； 2) 语法分析正确率大于阀值0.8 (义项的语义修饰目标正确就是语法分析正确)。 Table 1 The resulting data of experimen 长度 个数 平均歧义个数 穷举法计算时间(ms) 穷举法正确率 近似算法计算时间(ms) 近似算法正确率 2 697 3.17 1848 87.7% 1838 79.2% 3 887 3.86 10，977 83.6% 2820 79.8% 4 1153 3.90 97，017 79.6% 5713 74.4% 5 769 3.59 370，284 68.1% 7303 60.8% 6 447 2.95 695，010 58.9% 7420 53.2% 7 349 2.47 815，967 49.9% 7289 47.6% 8 194 2.19 993，451 46.9% 7871 40.0% >8 233 1.81 1，749，055 41.8% 8707 34.5% 表1. 实验数据表 图7. 正确率对比图 图8. 穷举法时间/近似算法时间 从实验结果可以看出： 1) 两种算法均可进行语法分析和语义消歧； 2) 穷举法的正确率略高于近似算法； 3) 正确率随着简单语义单元长度的增加有逐渐下降的趋势； 4) 当简单语义单元长度增加时，近似算法所需时间，在可接受的范围内，属于实践可行的算法，而穷举法计算所需的时间急剧增加，实践上不可行。
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user: 5. 结语 本文对简单语义单元的语义修饰关系图模型及其求解方法进行了研究；通过把语句转化为简单语义单元，生成其语义修饰关系图，通过近似算法对模型进行求解；可以实现对简单语义单元的语法分析和语义消歧；并通过实验，验证了本方法的计算效果。由于问题自身难度所限，本文没有能够找具有“非指数级别计算复杂度”的求取最佳理论解的方法。另外，在语义计算时，由于所依据的hownet词汇语义库的准确度、细致程度等有很多欠缺和不足，使得语义相关度计算结果不够准确；这也是计算效果不够理想的关键因素。这些问题，将是我们下一步的研究的目标。
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user: 摘 要 本文利用有限元前处理软件HyperMesh对飞机担架进行前处理，建立有限元模型。根据担架结构强度的设计标准，利用有限元分析软件ANSYS对担架的静强度特性、冲击强度特性和疲劳强度特性进行分析研究，实现飞机担架结构强度仿真设计。该方法对飞机担架的研究设计和仿真分析具有一定的参考价值。 关键词 :飞机担架，有限元，静强度，疲劳强度，仿真分析 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 绪论 飞机担架的主要功能是用于运送伤病员到相应的医疗设施并在途中提供医疗护理和紧急救助处理的卫生装备。飞机担架的安全设计和结构设计就是尽可能避免担架在运送伤病员过程中因为材料疲劳失效等原因导致担架结构发生破坏，从而引发的严重后果。以往担架的开发和研究往往是收集旧产品存在的问题，通过解决问题推出新款担架，担架制造出来后通过安全性试验来检验其是否达到标准，若不满足则需要进行改进设计，这样在整个担架的设计和开发过程中需要消耗大量的材料和资源，而且由于需要反复的进行试验，担架的研发周期需要消耗大量的时间才能完成 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。 通过构建担架的模型，利用有限元软件模拟分析担架的静态和动态特性，在计算机上完成担架的开发设计，可以减少材料的浪费和钱财的消耗。本文根据国内飞机担架相关设计的标准，通过对飞机担架进行有限元分析，研究该飞机担架主要结构受力时的静强度、冲击强度和疲劳强度，完成飞机担架安全性模拟实验，大大地缩短担架的研发周期，提高担架的自主研发和设计水平 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。
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user: 2. 担架模型的建立 2.1. 飞机担架有限元模型的建立 应用SolidWorks对飞机担架建立模型，担架的整体结构的材料全部设定为铝合金6061材料。铝合金材料密度为2700 kg/m 3 ，杨氏模量为68.3 GPa，泊松比为0.33，材料的屈服应力为259 MPa，材料的抗拉强度为313 MPa。将担架模型导入到ANSYS的HyperMesh中 [ 7 ] [ 8 ]，根据上述要求对担架模型进行有限元前处理，保证单元的形状、数量符合计算要求，得到所需要的飞机担架有限元模型，如图1所示。 图1. 飞机担架有限元模型 2.2. 试验载荷数据 参照CCAR-25《运输类飞机适航标准》和GJB67.3A-2008《军用飞机结构强度规范第3部其他载荷的相关强度要求》，对飞机担架的结构强度制定设计标准 [ 9 ] [ 10 ]。即要求担架能够承受向前9.0 g、向下6.0 g、向上3.0 g、侧向3.0 g、向后1.5 g的静载荷力，结构不会发生永久性变形损坏。测试载荷时，取接头安全系数1.33。根据担架的试验载荷系数和安全系数，将其转换成对应的施加在担架上的各个方向的预计载荷，表1为担架各方向的预计载荷。考虑到飞机担架在实际使用过程中，担架受向前和向下的载荷的情况较多，因此本文主要对担架在受向前载荷和向下载荷时的结构强度分析。 Table 1 Estimated load of stretcher in each directio 质量 部件 质量 自重 试验载荷安全系数/试验载荷(daN) 项目号 描述 kg kg 向上 向下 向前 向前1.33 侧向 侧向1.33 载荷系数 6.21 9.89 10.35 12.00 4.60 5.33 1 支撑结构 23.98 12.40 148.92 237.16 248.19 287.76 110.31 127.81 2 担架(包括垫子) 18.11 18.11 112.46 179.11 187.44 217.32 83.31 96.53 3 防菌罩 2.57 0.70 15.96 25.42 26.60 30.84 11.82 13.70 4 病员 77.10 34.00 478.79 762.52 797.99 925.20 354.66 410.94 5 保留质量 9.90 61.48 97.91 102.47 118.80 45.54 52.77 6 前下横梁 5.33 55.17 63.96 7 后下横梁 5.33 55.17 63.96 8 总质量 142.32 9 自重 65.21 10 总载荷 817.61 1302.12 1473.03 1707.84 605.64 701.75 表1. 担架各方向的预计载荷
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user: 3. 担架静强度分析 3.1. 担架下压加载静强度分析 飞机担架是由担架上的4个地脚与飞机机舱的地板固定，对担架的顶部横梁施加下压力的大小为25，600 N(由于所施加的下压力较大，取担架下压预计载荷的2倍)，建立静力学分析，图2为担架的边界条件和载荷设置图。 图2. 担架的边界条件和载荷设置图 按照担架结构强度的设计要求，通过ANSYS有限元分析软件计算可以得到担架受力的形变、应力分布等图 [ 11 ]，如图3所示。图3(a)为担架的变形分布云图，结果显示担架结构的最大变形量为2.91 mm，变形最大的位置为图中红色所示位置。由于该部位没有直接的支撑结构，因此该部位在受到下压加载后形变较大。图3(b)为担架受下压加载的应变分布云图，最大应变为0.0012，横梁处的应变较为集中，且最大应变的产生位置也在横梁上，在担架受下压加载时，担架所受的载荷通过横梁传递到下部的支撑结构，因此在横梁与上部担架和下部支撑结构的连接处，其产生的应变较大。图3(c)为担架受下压加载时的应力分布云图，最大应力为76.933 MPa。由于铝合金材料的屈服强度为259 MPa，因此担架的结构强度满足要求。 图3. 担架受下压加载时的变形分布、应变分布和Mises应力分布云图 通过上述分析可知，担架在承受下压加载时，担架结构并没有发生结构的破坏，其承受的最大应力远比材料的屈服强度小，其结构强度符合设计要求。 3.2. 担架向前加载静强度分析 根据要求，担架需要承受向前9.0 g静载荷力结构不会发生永久性变形损坏，对担架的顶部施加一个向前的载荷，载荷的大小为17，078 N，图4为担架向前加载的边界条件和载荷设置图，图中载荷的方向为X轴的负方向。 图5(a)为担架向前加载的变形分布云图，担架结构的最大变形量为15.184 mm，变形最大的位置为图中红色所示位置。另外，结果显示担架底部结构的变形基本为0，这是因为担架底部是固定约束条件，且6个自由度全部约束。图5(b)为担架向前加载的应变分布云图，在担架X轴方向(即施加载荷的方向)没有直接支撑的情况下，担架所受的横向载荷都会转移至担架的支脚和横梁上，因此这两处的应变相对较大，应变云图显示担架向前加载的最大应变为0.0076。图5(c)为担架向前加载的应力分布云图，担架结构的应力分布主要还是集中在担架的支脚和横梁上，结构产生的最大应力为276.43 MPa，铝合金材料的屈服强度为259 MPa，抗拉强度为313 MPa，基本满足要求，需要对担架结构进行加强或选用具有更高强度的材料。 图4. 担架向前加载的边界条件和载荷设置图 图5. 担架向前加载的变形分布、应变分布和Mises应力分布云图 通过上述分析可知，担架在承受向前的载荷时，担架结构产生的最大应力接近担架材料的极限屈服强度，其结构强度基本符合设计要求。
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user: 4. 担架冲击强度分析 通过ANSYS里的动力学分析模块(Explicit Dynamics)对担架向前、向下以及侧向三个方向施加惯性冲击载荷，对担架的X轴的负方向(即静力学分析向前加载的方向)加载10.35 g的瞬时加速度，Y方向(即静力学分析下压的方向)加载9.89 g的瞬时加速度，Z轴的负方向(侧向)加载4.6 g的瞬时加速度，图6是担架动力学分析的边界条件和加载设置 [ 12 ]。 图6. 担架动力学分析的边界条件和加载设置 图7(a)为担架冲击工况下的应力分布云图，由于结构中加载的是惯性冲击载荷，因此担架结构中产生较大应力的部分主要在支腿靠约束的部分。应力分布图显示担架在三个惯性冲击载荷作用下产生的最大应力为75.939 MPa，铝合金材料的屈服强度为259 MPa，没有超过材料的屈服载荷，因此该结构的强度条件满足要求。图7(b)为担架冲击工况下的变形分布云图，云图显示担架结构在冲击载荷下产生的最大变形为0.0239 mm，产生的变形在材料弹性范围内，可以恢复，因此结构的刚度条件也满足。 图7. 担架冲击工况下的应力分布和变形分布云图 通过上述的分析可以知道，此担架的结构能够抵抗向前10.35 g、向下9.89 g和侧向4.60 g的瞬时加速度的冲击。在此冲击工况下，担架的结构强度和刚度都能够满足要求。这意味着担架不会因为瞬间冲击力而导致结构破坏，其结构具有一定的安全性。
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user: 5. 担架疲劳强度分析 疲劳损伤是材料、零部件强度衰减的原因，损伤过程即强度下降的过程，所以可以利用疲劳损伤程度来预测材料的剩余强度。根据疲劳的相关理论，使用ANSYS中的Fatigue工具对担架的两个受力工况进行疲劳分析，根据连续损伤力学累积理论，采用Chaboche基于连续损伤力学方法提出的非线性损伤累积模型进行疲劳强度分析分析 [ 13 ] [ 14 ]。 (1) 式中：σ max 表示最大应力，σ m 为平均应力， 表示σ m 下的材料参数，a、b均为材料常数，D为累积损伤，N表示疲劳寿命。 5.1. 担架向下加载疲劳强度分析 通过疲劳分析可以获得担架结构的疲劳寿命云图、损伤分布云图以及安全系数分布云图，如图8所示。图8(a)疲劳寿命云图，从图中可以看出，担架在受下压力时整个担架结构的疲劳寿命都是1 ´ 10 8 次，说明担架结构在仅受下压加载(下压加载大小为25，600 N)的工况下，结构并没有疲劳问题。图8(b)为担架下压的损伤分布云图，担架在仅受下压力的情况下，结构的损伤值都为10。结构损伤值越小则说明结构越安全，损伤分布云图显示，担架结构的损伤值仅为10，说明此担架结构在此工况下安全性较高，不会产生结构的破坏。图8(c)为担架下压的安全系数分布云图，从云图表明担架的最小安全系数为1.52，出现在担架的支脚与横梁处，其他部位的结构安全系数均大于1.52，这说明此担架结构较为安全，其结构设计在弹性设计范围内是安全的。 图8. 担架下压加载的疲劳寿命、损伤分布和安全系数分布云图 通过上述的分析可以得知，在仅受下压力的工况下，担架结构在弹性设计范围内是安全的，担架在此工况下没有疲劳问题，不会发生结构破坏，因此其结构符合设计要求。 5.2. 担架向前加载疲劳强度分析 图9(a)为担架向前加载的疲劳寿命云图，担架结构的最大疲劳寿命都是1 ´ 10 8 次，最小寿命为1.3895 ´ 10 5 次。这说明担架结构在受向前的载荷时(载荷大小为17，078 N)，结构并没有疲劳问题。图9(b)为担架向前加载的损伤分布云图。结构的损伤值最小为7.74 ´ 10 7 ，最大为1 ´ 10 32 。担架在受向前载荷时，因此担架结构满足设计要求。图9(c)为担架向前加载的安全系数分布云图，担架结构的最小安全系数为1.25，出现在担架的支脚处，最大安全系数为15。结合担架向前加载时的静强度分析结果可知，担架在此工况下，担架支脚处受力较为严重，安全系数较小。 图9. 担架向前加载的疲劳寿命、损伤分布和安全系数分布云图 通过上述担架向前加载的疲劳寿命云图、损伤分布云图以及安全系数分布云图的综合分析可知，担架在此工况下，支脚处的损伤较为严重，安全系数较低，需要改用更高强度的材料或重新设计其结构。
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user: 6. 担架优化 根据静强度分析与疲劳分析的结果可知，担架的结构能够很好的满足下压的强度要求。通过担架的动力学分析可知，担架的结构和刚度都能够抵挡住一定的惯性冲击载荷的作用而不发生结构的破坏，说明此担架结构的设计存在一定的合理性，但是担架的结构需要进一步强化结构，因此提出以下两点建议： 1) 更改承力结构的材料 由于担架静强度分析与疲劳分析过程中，担架的所有结构的材料均设置为铝合金材料。因此在不改变目前已有的担架结构的基础上，最有效和最便捷的加强担架结构强度的方法是更改担架支脚等重要承力结构的材料。 2) 加强主要承力结构 由静强度分析可知，担架在受力时承力结构在支脚和横梁处，由疲劳分析可知，支脚处在受向前载荷时容易发生破坏，因此需要加强支脚处的结构。因此可将挡板改成横梁结构，如此即可为担架的两个支脚提供一定的结构强度，同时还可以降低担架的安装难度。
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user: 7. 小结 本文采用有限元分析的方法，建立了某款担架的主要结构的有限元模型，对其进行了静强度、冲击强度和疲劳强度分析。通过分析结果判断该担架的结构基本能符合相关设计要求，根据静强度分析和疲劳分析的结果，给担架的优化提出了两个建议：改用更高强度的材料和加强主要承力结构。
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user: 摘 要 Z公司的成功之处在于其采取“快速、少量、多款、平价”的产品开发管理模式，真正满足了顾客需求，并开创了“快速时尚”的消费理念和品牌理念。面对快时尚行业产品同质化严重、竞争者激增、成本压力加大等突出问题，Z公司在行业中始终保持着竞争优势。本文通过对Z公司的竞争优势进行分析，同时总结出大数据时代下Z公司面临的挑战，提出Z公司应对挑战的对策建议。 关键词 :大数据时代，Z公司，快时尚，竞争优势，挑战 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 研究背景 快时尚是时尚服饰企业对秀场的时尚设计的快速反应，它是紧贴最新时装潮流的产品，主攻主流消费者的一种销售模式。根据“快时尚”的概念，企业能在极短的时间内将产品概念转化成为消费品，最初这个过程需要约50天，如今，最快的企业在20日之内便可做到。 当下“快时尚”上最具代表性的品牌主要有国外的ZARA、H&M、KM、优衣库和国内的EMINU等企业，虽然这些品牌各有特点，但是经营操作过程却非常相似。Z公司作为西班牙快时尚品牌的代表，以“注重快速更新、打造廉价时尚、故意营造稀缺感、精准把握消费需求、IT系统商业化运用”的独有模式在世界服装营销领域颇负盛名。与此同时，Z公司也遭遇了增长瓶颈，由图1可见，Z公司在2016年总营收增速跌落负值，2019年的总营收增速也由2018年的12.5%跌至6.0%。不可否认的是，消费者环保意识的觉醒是快时尚品牌不再那么吃香的原因之一，只靠改良的快速出品的时代已经过去，快时尚的可持续发展也持续被关注。从前几年开始，Z公司便开始实行“旧衣回收”。而Z公司于2019年7月宣告了自己更具野心的可持续时尚目标——承诺到2025年Z公司不会有垃圾送到垃圾填埋场，打造100%可持续时尚。 Z公司的竞争策略使得它在快时尚行业中脱颖而出，但它也面临着困境与挑战。Z公司作为快速潮流的最佳临摹者，缺乏创新能力；作为IT技术在服装行业的应用者，缺乏信息优化和问题解决能力；作为快速产业链的开创者，缺乏避免被复制的能力。通过文献对Z公司的竞争对手特点进行分析，笔者发现：来自美国的GAP“少款多量”的供应模式虽被Z公司的“多款少量”动摇但并未被取代；来自瑞典的时装零售连锁巨头H&M以与Z公司类似的经营模式获得了不小的市场地位；来自日本的UNIQLO也进入“快时尚”的圈子，意图在快时尚行业分一杯羹。因此，基于大数据时代背景，分析Z公司的竞争策略、探索Z公司竞争策略的优势和缺陷、提出Z公司可持续发展的建议对快时尚行业的可持续发展具有重要借鉴意义。
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user: 2. 大数据时代背景下Z公司独特的竞争优势分析 (一) 品牌差异化定位 品牌差异化定位(Different Brand Positioning)是指企业对自身产品在特殊功能、文化取向及个性差异上的商业性决策，它是建立一个与众不同的品牌形象的过程和结果。换言之，即指为某个特定品牌确定一个区别于竞争品牌的卖点和市场位置，使商品在消费者的心中占领一个特殊的位置。Z公司的品牌定位是对长尾理论的应用，Z公司正是时装界的Google，它锁定的是“非黄金顾客”，由表1可见，即那些追求时尚又不想花太多钱的年轻人。其人群主要为收入中等以上，有着较高学历的年轻女性，年龄在25~35岁的顾客层。这一类的购买群体具备对时尚的高度敏感度并具备一定消费能力，但并不具备经常消费高档奢侈品的能力。这一类消费者需求很简单：服饰风格追随潮流，且价格比较便宜。同时，这群人的一个最大特点就是消费的趋同性，特别是互连网的发展，使得信息流动更加快捷，这群消费者更加与世界同步。Z公司把这些千千万万有同样追求的顾客集合起来，按照这些顾客的需求设计、生产和销售，成功地实现了“长尾”效应，找到了自己的价值客户。Z公司以“一流的设计、二流的质量、三流的价格”为目标消费者带来“消费得起的时尚”的观念，确立了“中低价位却拥有中高级质量”的国际性流行服饰品牌的定位。 图1. Z公司亚洲业务增速和总营收增速 Table 1 Targets consumers of Z compan 中高端消费市场 目标人群 销售理由 销售卖点 年轻时尚人群 最前沿的设计深得时尚人士的亲睐 平价大牌风，款式设计最时髦 白领阶层 注重生活质量追求时尚，消费档次高 特殊市场 儿童 随着生活水平的提高，越来越多的家长重视孩子的着装 树立对美的不同欣赏观 老年人 越来越多的老年人开始用新的眼光看世界 表1. Z公司目标消费人群 (二) 全球最优区位独特的选址策略 1) 原料采购及生产制造选址 Z公司定位能成功区隔市场，其关键在于能贴近消费者需求以及充分整合区域资源。Z公司根据专业买手获得的时尚动态采用就近采购原则，并选择西班牙、葡萄牙、摩洛哥、土耳其等制造成本较低的国家进行生产，利用其廉价的生产资源以及邻近欧洲的地缘优势，大幅降低产品制造与运输成本、提升货品上架时效并借助JIT (准时制生产方式)以实现快速设计与采购、低成本生产、快速出售、快速更新的市场目标，是其能提供消费者所喜爱的物美价廉的产品的关键原因。 2) 门店选址 选址是指在建筑之前对地址进行论证和决策的过程，选址的意义非常重大是因为：选址是一项长期性投资，具有长期性和固定性；选址事关企业成败，企业位置将影响运营效益、成本以及企业规模的扩充与发展。Z公司的选址理念是“平价时装店身处高颜值地段”。Z公司在各城市的门店均位于繁华商圈或形象优良的CBD，门店数量少且区位优，这是Z公司对“区位选择理论”的应用 [ 1 ]，具体体现在以下两个方面：① 选择发达城市的中心商业区或主要交通枢纽，利用稠密的人流和完善的商业设施实现高营业额。② 选择与奢侈品品牌为邻，彰显平价奢华。Z公司选择与经济发达、时尚敏锐度高、新事物流行快的大城市和以时尚闻名世界的奢侈品品牌为伴给Z公司的扩张打下了坚实的基础。 (三) 供应链管理的优化与升级 1) 产品组织与设计的高效化 Z公司在产品组织与设计环节的高效化在于：① 根据顾客需求做出反应，迅速与时尚保持同步，真正做到同步需求而不是预测长期需求，从生产到配送用时仅15天(见图2)。② 团队并非只有设计人员，而是由设计人员、市场人员、采购和计划调度人员等跨部门的成员构成，保障信息快速传播、计划执行。团队不仅负责设计下季度的新产品款式，同时还不断改进当季产品。③ Z公司不设首席设计师一职，设计过程是开放的、非正式的，但正式沟通非常的频繁。④ 超强的信息整合能力和临摹能力。通过直接整合时尚资源，更快速地开发出相应产品、节省产品导入时间、形成更多产品组合、大大降低产品开发风险。 图2. Z公司供应链管理 2) 采购与生产的差异化 Z公司在采购与生产环节的差异化在于：① Z公司的大部分生产在欧洲进行，且很多都在西班牙总部周围一个很小的辐射范围内，而它的竞争对手如Gap、H&M采用“第一世界的时装在第三世界生产的工厂里生产”模式，后者最大的优点就是成本低，但是缺点也同样明显——速度慢。② 垂直一体化的整合团队，拥有染色、设计、裁剪和服装加工的一条龙的最新设备，采用延迟制造的策略，大大缩短了产品生产周期、避免了库存积压。 3) 产品配送环节的创新 Z公司在产品配送环节的创新性在于：① 不计成本地强调速度，速度是时尚的灵魂，而其他企业注重生产成本的控制。② 其配送中心实际上只是一个服装周转中心，主要功能是周转而不是存储。③ Z公司的各专卖店采用配送中心直配的模式，不设分公司建仓库，减少了库存积压。 4) 销售与反馈的独特性 Z公司在销售与反馈环节的独特性在于：① Z公司对各店长考核重点是预测准确率、库存周转率、人均销售、坪效和增长率，而众多服装企业基本只考核销售额。② 通过对Z公司中国西区经理、HRBP、店长和导购的深入访谈笔者了解到Z公司对店员的浮动薪酬进行整体提成而非个人提成，打破了传统提成模式，提升了企业员工的凝聚力。③ 建立基于B2C的网络营销平台，线上下单，环保、快速的进行配送。 (四) 公司管理信息系统的商业化水平高 1) Z公司的IT战略 Z公司是典型的“由内而外”选择IT的例子。在设计阶段，Z公司大规模地投资，甚至自主设计整个数据库系统以保证每年大量设计款式的顺利推出；而对于销售门店Z公司的IT投资在于利用POS系统与总部的数据库相连；此外，对门店的IT投资还有门店经理手提通讯设备的配备。Z公司的IT投资主要用于供应链前端，包括信息的大量搜集和整合，这种策略的妙处就在于可以通过前端资讯的完备性减少销售环节的IT投资。 2) Z公司信息管理的优越性 Z公司在信息利用和共享方面的卓越表现是：将IT信息系统应用于商业，保证了市场信息收集、设计方案决策、库存控制、生产、配送等环节的高效 [ 2 ]。Z公司的IT系统的卓越性体现在图3所示的四个方面：收集顾客需求的信息、服装信息的标准化、产品信息和库存管理和分销管理。Z公司借助自主开发的信息系统对产品和库存信息进行管理，控制原材料的库存，并为产品设计提供决策信息，使得Z公司的团队能够管理各种规格的布料、装饰品、设计清单和库存商品。此外，Z公司的分销设施也非常先进，运行时需要的人数非常少，为了确保每一笔订单准时到达它的目的地，Z公司没有采取浪费时间的人工分拣方法而是借用光学读取工具以提升挑选并分捡衣服的效率。 图3. Z公司的IT系统
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user: 3. 大数据时代Z公司面临的挑战分析 (一) 成本领先战略面临巨大市场挑战 Z公司虽在设计成本上有很大的优势，但由于大量新品款式上的差异，造成生产工艺和技术上压力，使得生产成本不断上涨；复杂的工序也对员工的职业素养要求较高，增加了员工培训费用，进而增加了企业的人工成本。大数据时代的到来、信息技术的运用使得智能制造拥有取代人工制造的可能。而Z公司注重线下的店铺建设且大都建立在各个国家大城市的繁华商业地段，规模扩张也大大增加了企业自身的运营成本。 (二) 缺乏将设计融入到品牌精神的创新精神 Z公司的服装临摹策略在强调创新、与时俱进的21世纪能走多远，始终是个谜。Z公司曾于2009年陷入抄袭门，遭遇了高达两千万英镑的税前损失，Z公司是选择继续做潮流的临摹者，还是转为独创者，这是个选择。Z公司两年7次登上质量黑榜，被查出色牢度、PH值、甲醛含量超标，这与Z公司过分追求鲜艳色彩不无关系。而早在2012年4月，绿色和平组织在全球的29个国家和地区采购了141件服装样品，包括Armani (阿玛尼)、Victoria’s Secret (维多利亚的秘密)、C&A、Calvin Klein (卡文)、Z公司、H&M等 [ 3 ]。其中，Z公司的服装含有最多的有害物质种类。 (三) 零售大战给Z公司线上面临挑战 Z公司扩张一直专注于一线城市开店，随着一线城市商店逐渐饱和，线上平台能够覆盖到购买力日益增长的二三线城市。线上购物逐渐成为人们的购物趋势，Z公司必须要重视消费者的需求，否则，快时尚的市场优势必然会被其他品牌逐渐侵蚀。Z公司的B2C网络销售存在着退换货系统不完善、网络评价体系不完善、信息收集系统利用不充分的问题 [ 4 ]。Z公司如何在零售大战愈演愈烈的今天根据品牌定位、价格定位、现行信息利用问题做出品牌内部调整已成为Z公司实现突破的现实需要。 (四) 顾客品牌忠诚度需进一步提升 Z公司的服饰作为平价快消品，定位指向中产阶级，价格相比同等竞争者稍高，这能在一定程度上凸显Z公司在快时尚行业的领头地位，但这样的定价需要融入品牌特色才能让消费者感到物有所值。由于制造成本节节攀升，Z公司进入全新的价格调整期。凭借着价格低、花样多、款式新、折扣大的诸多优势吸引年轻消费者的Z公司在面临价格更低的HM、质量更好的UNIQLO、老牌快时尚品牌GAP的挑战时，也免不了遭受顾客流失的代价。
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user: 4. Z公司应对挑战的对策建议 (一) 运用科技降低成本，完善价值链 Z公司在服装产业全球“去垂直化”的背景下，仍搭建垂直一体化生产模式，目的不在于销售，而在于生产。这种依靠自己养活一整条产业链的模式在信息技术发展的今天，仍然保留一味地追求“不计成本的快”是不可取的，Z公司需要在保持快速生产的同时利用科技打造机械化的无人生产、高效回收的环保生产，让设计保持活力，让生产和配送实现智能化，并以此来降低大量的人工成本、配送成本、运营成本等，实现“环保的时尚”，提升其行业竞争力，延长产业链。 (二) 提升品牌创新能力和产品品质 消费升级的浪潮正在全球范围内席卷，随着世界各消费群体购买力的增强，消费者们的目光也在瞄向更多的设计品牌。Z公司目前模仿式的设计体现了其对商业与设计的平衡的独到见解，然而“唯快不破”的神话或许不再适用于当下的消费环境，在更加注重保护原创的今天，Z公司只有基于优秀的供应链管理经验，瞄准当下流行趋势，实现由临摹到创新的转变，打造真正意义上的“可持续发展的时尚”品牌，实现无污染生产和回收利用，提升服装供应品质，才能在快时尚行业继续站稳脚跟，免受巨额罚款带来的威胁。 (三) 线上线下协同发展，抢占市场主动权 线上业务的开展，可以更加方便消费者随时浏览和挑选款式进而促进实体门店的消费。Z公司作为快时尚的高端品牌，以多款少量、快速出货为特征，决定了不需要通过清理库存的促销活动推动销售；另外，通过对线上平台消费记录数据进行商业分析，Z公司可以更方便获取消费者的喜好，从而为其开设新店、产品开发、商业活动提供参考。Z公司需要放缓线下门店的扩张步伐以避免未来风险和减少成本压力，还要注重提升线上销售的问题解决能力并以此提升顾客满意度。只有线上线下营销与售后实现平衡发展，Z公司才能实现既有量也有质的发展，快速占据市场。 (四) 加强品牌建设，提升顾客忠诚度 紧跟市场发展变化，不断对企业文化进行改造升级、丰富企业文化内容，对促进企业战略升级十分重要。Z公司在可持续发展层面已经实现了从“消费得起的时尚”到“可持续的时尚”的定位升级，但随着社会发展，人们经济收入不断提高，消费者的消费习惯会发生改变，快速与廉价并不是时尚的标准。Z公司要积极应对各品牌的挑战，加强品牌建设，消除依靠价格竞争的发展模式，留住核心顾客、发展潜在客户，以优良的品质、良好的企业文化来获得中高端消费群体的认可，而不是依靠“买得起”来赢得消费市场。
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user: 摘 要 个性化的推荐需要使用大量的用户数据，尤其是用户在社交媒体上的活动数据，包括评级、签到等，然而，从大量的用户活动数据中，能够推断出用户的隐私数据。在本文中，针对FM推荐算法的特性，提出距离度量KFC，约束数据失真，提出了PrivFM，一个可定制的、连续的、保护隐私的社交媒体数据发布框架，通过扰乱用户发布的活动数据，防止推理攻击，同时保证推荐效用。实验结果表明，相对于其他的隐私保护方法及距离度量，提高了隐私保护与推荐之间的平衡。 关键词 :隐私保护，数据发布，基于FM推荐，社交媒体 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着信息技术特别是互联网、物联网和云计算等技术的迅猛发展，网络空间中所蕴含的信息量呈指数级增长。信息过载现象愈发严重，给人们带来很大的信息负担。推荐系统作为一种有效的信息过滤手段是当前解决信息过载问题及实现个性化信息服务的有效方法之一。为了提供高质量和个性化的推荐，推荐系统需要收集大量的用户信息、用户行为等，尤其是社交媒体上的用户活动数据，例如标记/评级记录、评论、登记或其他类型的数据。在实践中，许多用户愿意将他们在社交媒体上的在线活动的数据(或数据流)发布给服务提供商，以获得高质量的个性化推荐。然而，他们通常认为来自社交媒体的部分数据是私人的，例如性别、收入水平、政治观点或社会交往等。虽然用户可能拒绝发布私有数据，但公共数据和私有数据之间的内在关联往往会导致严重的隐私泄漏。例如，一个人的政治归属可以从对电视节目的评价中推断出来 [ 1 ]；一个人的性别可以从社交网络上的位置活动数据中推断出来 [ 2 ]。这些研究表明，私有数据经常遭受推理攻击 [ 3 ]，敌人通过分析用户的公共数据以非法获取有关其私有数据。因此，在将公共数据发布到推荐系统时，保护用户私有数据至关重要。 为了解决这一问题，保护隐私数据的发布平台被广泛研究 [ 4 ]。它的基本思想是通过在公开数据发布之前对其进行扭曲，以牺牲公共数据在后期处理阶段的效用，来保护私有数据。对于推荐引擎的用例，效用是指基于被扭曲的公共数据的个性化性能，即推荐引擎是否能够根据模糊数据准确预测个人偏好。在隐私和隐私之间存在一种内在的平衡。 差分隐私 [ 5 ] 是一种众所周知的技术，保证用户对具有任意背景知识的攻击者的隐私。在此背景下，还提出了信息论隐私保护方法。他们试图基于各种基于熵的度量(如条件熵 [ 6 ] 和相互信息 [ 7 ])定量地测量隐私泄漏，并基于这些度量设计隐私保护机制，提出了几种隐私保护信息熵模型 [ 8 ]。尽管差分隐私的概念与信息论方法相比更为严格，但是后者更直观、更易访问，符合许多应用领域的实际需求。尤其是信息论可以提供直观的指导，通过观察和分析用户的公共数据(即公共数据中的私人数据的隐私泄漏)，定量测量对手可以学习的用户私人信息量。在基于信息论现有的文献中，现有的数据模糊方法主要是通过使用欧几里得距离 [ 9 ] 、肯德尔等级相关系数距离 [ 10 ] 等指标来限定数据失真，从而确保数据的实用性。它们类似于限制对项目预测用户评级的损失，目标是将预测评分和用户实际评分之间的整体差异减少。 这些度量数据失真的方法，只单方面地考虑了失真数据与真实数据的距离，并没有保留数据变换之后，两两特征之间的关联度。而基于因子分解机的推荐技术，主要是使用特征之间的关联进行推荐，因此，本文考虑使用自定义距离KFC，将数据模糊过程中产生的特征关联度损失进行约束，保留特征之间的关系。
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user: 2. 理论基础 本节首先介绍基于因子分解机的推荐算法，然后介绍近年来用于隐私度量的信息熵及其实现机制。 2.1. 因子分解机 因子分解机最初是为了解决类别特征存在较多取值是经过One-Hot编码以后数据国语稀疏导致模型学习能力欠佳的问题，同时也解决了线性模型的特征之间无法进行组合的问题，某些特征经过关联以后，与标签之间的关联性会增强。比如有的女生喜欢化妆品，男生喜欢运动产品。单纯的使用 是无法实现特征之间的关联的。为了实现特征之间的组合，可以在线性的基础上引入二次项： (1) n为一个样本的特征个数。 为特征 和 之间的因子，共有 个。 在数据进行训练之前，都会进行One-Hot编码，这样在编码之后数据的维度会特别大，而且会存在大量的0。这样的稀疏矩阵对于求解上面 是非常不利的。因此对于每一个特征可以引入一个辅助向量 ，使其满足 其中 ，因此式(1)可以写成： (2) 通过矩阵对称性化简等式(2)为： (3) 使得时间复杂度从 降低为 。因此，在特征数量急剧膨胀导致计算量陡增的背景下，因子分解机是一种十分高效的模型。 2.2. 推理攻击 假定攻击者使用方法q来推断出y (y为隐私数据)，并且攻击者总是试图使用q推到出y的代价(c)最小，以此来得到方法q。 (4) 其中 是使用q推导出y的预期成本函数。发布数据x进行数据混淆，得到数据x，通过解决以下问题，可以得到q。 (5) 攻击者在观察混淆数据 后的成本收益为： (6) 表示敌手在观察 后，获取的隐私代价。隐私保护的理念是，找到 ，使 最小，并且能够使用 进行推荐。
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user: 3. 框架流程 为应对基于用户隐私的推理攻击，设计了基于隐私保护服务器的推荐系统架构(PriFM)。整个系统架构主要由用户、数据发布平台、第三方服务器三部分组成。推荐及隐私保护过程如下： 1) 首先用户将自己的活动数据上传到社交网站，尤其是标签、评分、评论等能够反映个人偏好的活动。当用户想要订阅第三方服务时，授予第三方访问此类活动数据的权限，得到第三方的服务。 2) 根据用户自己的隐私标准，数据发布平台对其历史活动数据进行模糊处理，以保护用户指定的私有数据不受推理攻击。当用户在社交媒体上连续报告其活动时，在线数据发布模块在将其活动流发送到第三方服务之前，对其活动流中的每个活动进行模糊处理。所有的数据混淆都是在保证个性化的基于因子分解机的推荐的效用下进行的，通过限制混淆数据引起的特征关联度损失。 3) 尽管第三方服务接收到模糊的公共数据，但仍然可以向用户提供高质量的基于因子分解机的推荐。
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user: 4. 历史数据发布 首先，为了减少学习最佳混淆函数所产生的问题复杂性，在框架中结合聚类算法。由于类似的用户活动常常引起类似的隐私泄漏 [ 11 ]，因此，使用公共数据将类似用户聚集到一个组，将大量用户分为有限的数组集合。然后，基于用户聚类，从公共数据中定量地测量用户指定的私有数据(如性别)的隐私泄漏，在给定的失真预算下通过最小化隐私泄漏来学习最优模糊函数，并且限制特征关联度的损失。最后，基于所学习的模糊函数，进行概率数据模糊处理。 4.1. 用户聚类 从每一个用户的公共数据中直接学习最优混淆函数 ，会导致复杂度按用户的数量的二次增长。为了减少问题的复杂性，用户聚类阶段根据用户的公共数据向量将用户聚类成有限数量和固定数量的组。我们根据用户的历史记录对用户集进行聚类，为了简单起见，采用欧氏距离的层次聚类，根据聚类结果，我们得到了用户U到聚类G的映射，其中每个元素g ( )是对应聚类的质心。 4.2. 聚类模糊函数学习 4.2.1. 信息熵隐私度量 隐私泄露通过攻击者在观察混淆数据以后，产生的信息增益 来测量。Calmon等人 [ 12 ] 证明了 可以表示为混淆数据与隐私数据之间的互信息。 (7) 如上所述，我们使用概率模糊函数 生成发布的混淆数据 ，因此，联合概率 和y可以通过下面来计算： (8) 边际概率 可以通过以下计算： (9) (10) 结合上述公式，发布公共数据 和隐私数据y可以描述为： (11) 其中第二项是y的熵，即为给定数据集中指定隐私数据的常量。因此，在互信息中，忽略此项，得到： (12) 结合公式(8)和(9)，互信息可以只描述为两个因素，使用给定的数据集产生的 和混淆函数 ： (13) 在给定的失真约束 ，通过最小化 取得。 4.2.2. 距离度量 基于因子分解机的推荐算法主要是利用两两特征组合，引入交叉项特征，提高模型得分，因此对数据混淆过程中产生的两两特征间关联度损失非常敏感。因此，不能使用其他类型的损失来衡量，如欧几里德、平方L2、肯德尔等级相关系数来衡量。表1为项目评分特征关联损失的实例，原始评分模糊为b或者c，当两个模糊数据的欧式距离完全相同时，所产生的特征关联损失不同。b两两特征间的差异与a相同，没有产生任何特征关联度损失，c则产生的特征关联度损失为5 (设 )，表明相同的数据失真预算用欧几里德距离意味着不同的特征关联度的损失。因此，考虑到数据造成的特征关联度损失模糊处理对于因子分解机推荐算法至关重要，我们定义一种类似于肯德尔等级相关系数距离——KFC，用来衡量两个列表之间的成对关联度不一致的数量。对于两个用户A和B，分别将其公共数据向量表示为 和 ，则距离 的计算方式为： (14) 为列表 中项目i的项目得分，依次类推。 是一个指示函数，当 为真时，等于1，否则等于0。 为允许两两特征关联度差异的最大值，区间为[0， t]，t为项目评分的最大值。将等式计算出的成对关联度不一致的数量除以 ，标准化到[0，1]区间，值为1表示最大不一致，值为0表示两个列表有相同的特征关联度，则： (15) 在实践中，当有n维特征时，计算两两特征之间的关联度距离，需要进行 次的成对比较，得到的计算复杂度为 。为了提高计算效率，我们使用自举采样来近似计算特征间的关联度，并不比较所有特征对之间的关联度，而是随机抽取S对特征进行比较，在统计S对特征关联度之后，通过除以 将其规范化： (16) Table 1 Data before and after project scoring confusio 项目 i j k g 原始评分a 1 2 3 4 混淆评分b 2 3 4 5 混淆评分c 3 2 5 4 表1. 项目评分混淆前后数据 4.2.3. 模糊函数学习 模糊处理功能是根据单个活动数据进行学习的，其中活动是指项目上的评级、标签等。为了将公共数据i ( )中的私人数据y的隐私泄漏降至最低，我们遵循用于群集模糊功能学习的相同隐私实用程序权衡框架，并尝试将 最小化。为了更好地约束特征关联度损失，我们事先计算两两特征之间的关联度，并进行存储，再基于Bootstrap采样近似，来计算总的特征间的关联度。总之，我们首先通过经验计算 ，并使用算法1学习每个用户u的最优模糊函数 ，这也是一个凸优化问题。 算法1. 模糊函数学习 输入：联合概率 ，失真预算 ，用户公共数据向量 输出：模糊函数 1. 求解最优化问题 2. 3. 4. 5. 6. 返回模糊函数 4.3. 概率在线活动混淆 基于学习到的模糊函数，我们使用算法2对来自用户活动流的每个传入活动进行模糊处理。对于项目i上的每个传入活动，我们首先获得相应的模糊函数 来保护u指定的私有数据y。然后，我们基于 对项目i上的活动进行模糊处理，并将活动i映射为项目i上作为模糊数据。 算法2. 混淆在线活动数据 输入：模糊函数 ，失真预算 ，活动数据i 输出：模糊数据 1. 求解最优化问题 2. 3. 4. 5. 6. 返回模糊函数
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user: 5. 实验结果与分析 5.1. 评价指标 (1) 推荐质量评估 评价推荐系统推荐质量的度量标准主要有统计精度度量方法、决策支持精度度量方法和排名度量方法。本文实验采用统计精度度量方法中均方根误差作为评价指标来衡量评分预测推荐精确度： 其中，R表示评测集中的评分矩阵， 表示实际评分， 表示预测评分。RMSE越小，说明推荐算法的精确度越好，推荐质量越高。 (2) 隐私保护性能评估 对私有数据的推断攻击试图从用户发布的公共数据 中推断出用户的私有信息y (例如，性别)，这可视为离散数据的分类问题。因此，我们使用两种推理攻击方法直接评估隐私保护的性能，即支持向量机和朴素贝叶斯。假设敌人已经根据一些非隐私意识用户的原始公共数据x和私有数据y训练了他们的分类器。我们随机抽取50%的用户作为非隐私意识用户进行分类训练，然后根据模糊活动数据 对其余用户的隐私数据y进行推理攻击。我们使用曲线下面积(AUC)来评估推理攻击的性能。在实验中，我们将此值(1 - AUC)作为隐私保护指标。较高的(1 - AUC)值意味着更好的隐私保护。当AUC = 0.5时，则意味着任何推理攻击方法的性能都不比随机猜测好。 5.2. 数据集 本文采用 GroupLens研究组提供的MovieLens数据集ML-100k对算法进行评估，该数据集包含了943个用户对1682部电影的100，000个评分记录，每个用户至少对20部电影评 过分，评分范围为1~5之间的整数，代表喜好程度从低到高。该数据集的评分稀疏度为93.7%。实验中，我们将数据集平均分成5组，采用交叉验证的方法进行实验，训练集与测试的大小比例为4:1。 基于公开的数据集，首先研究隐私保护与基于因子分解机推荐性能之间的权衡。其次，与其他隐私保护推荐算法进行对比。最后，探讨了不同损失度量下基于因子分解机推荐的效用保证。 5.3. 实验比较与分析 5.3.1. 隐私保护与效用权衡 使用以下两种方法进行比较： 随机混淆：对于历史数据模糊处理，给定的概率p，随机模糊每个用户的公共数据向量 [ 13 ]。p控制了扭曲预算。 差分隐私：不关心攻击者所具有的背景知识，即使攻击者已经掌握除了一条记录之外的所有记录的 敏感信息，该记录的敏感信息也无法被披露 [ 14 ]。差分隐私有两种实践机制，拉普拉斯机制和指数机制，前者适用于结果为数值型的保护，后者适用于结果为非数值型的保护。在这里，我们使用前者来进行比较。 在这个实验中，我们调整不同方法中的模糊处理预算，以直接显示隐私实用程序的权衡。PriFM框架的参数主要是控制失真预算。我们将性别是所有实验中的私人数据，为了运行时效率，根据经验，选择用户群的数量 和对样本的数量 ， 用于估计每个用例的KFC距离。 图1显示了在电影数据集上不同隐私保护数据模糊处理方法的隐私–效用权衡结果。首先，我们清楚地观察到隐私保护和为所有方法启用基于FM的推荐的效用之间的权衡。虽然，高度扭曲的公共数据使得敌人难以推断出用户的私人数据，有更好的隐私保护。但是，高度扭曲的公共数据会导致较高的数据效用损失，也会阻止推荐算法准确预测用户的偏好。其次，我们能够观察到，与其他方法相比，PriFM始终能够在所有情况下实现更好的隐私保护和更高的效用。 图1. 不同的方法在Movielens-1M数据集上进行隐私-效用权衡 5.3.2. 隐私保护性能 PrivFM框架旨在保护用户特定的私人数据，在这个实验中，我们将性别作为隐私数据，并报告定制的隐私保护性能。我们调整了所有数据模糊处理方法的失真预算，以保持相同的数据效用。图2显示了电影数据集上的性别隐私保护结果。我们观察到，在保护私人性别时，我们的框架优于所有其他方法，因为它实现了1-AUC的最高值。这表明，在相同的数据下，个人的隐私可以达致更佳的私隐保障。 图2. 隐私数据–性别衡量 5.3.3. 不同损失度量的效用 在本实验中，我们使用我们的方法研究了隐私–效用权衡的不同损失度量，包括欧几里得度量，余弦距离和基于特征损失的度量的KFC距离。我们保持其他参数和以前的实验一样。图3显示了不同损失指标下的隐私–效用权衡。首先，我们观察到，基于KFC的损失指标优于其他两个指标的指标，因为它同时实现了更好的隐私保护和效用。换句话说，限制数据混淆造成的特征关联度损失可以更好地保持公共数据中的特征之间的关系，从而降低学习FM算法的效用损失。PriFM可以有效地提高基于排序的推荐在相同的隐私保护水平下的效用。 图3. 隐私效用权衡——不同距离度量
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user: 6. 结束语 本文介绍了一种可定制、连续的隐私保护的社交媒体数据发布框架，通过发布模糊的用户活动数据，不断地保护用户指定的数据免受推理攻击，同时仍然确保所发布数据的实用性，以增强基于因子分解机的推荐。为了提供定制的保护，我们学习了最佳的数据混淆方法，以便将用户指定的私有数据的泄漏降到最低，为了确保数据实用性，减少特征间的关联性的损失，我们使用类似于Kendall-t距离来限制数据混淆过程中产生的关联度损失KFC。我们通过大量实验证明PriFM框架可以提供对私有数据的有效保护，同时还可以为基于因子分解机的推荐用例保留已发布数据的效用。如何在隐私保护和推荐质量之间寻找一个平衡是一个值得深入研究的课题。
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user: 摘 要 我国人口快速进入老龄化，且随着科技的快速发展，老年人文化消费赋予了新的内涵，其市场价值不容小觑。在实证调查过程中笔者发现老年人收入水平低，制约文化消费水平，城乡间、地域间的基础设施差别较大，文化消费市场符合老年人使用的产品较少，老年人机体的退化，难以跟上时代的步伐等问题。因此政府需要加强基础设施建设，强化对老年人的责任意识，培育老年人文化消费意识，重视老年人文化市场发展，扶持社会力量参与，引导老年人积极参与文化消费。 关键词 :老年文化消费，现状调查，政策建议 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/