DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 实验 实验运行在八个计算节点上，每个节点有四个核、8 GB内存。每个节点上部署Hadoop，Hadoop是一个MapReduce框架的实现。 实验使用NUTS和GADM的数据来验证方法的有效性。NUTS提供欧盟经济领土的地理信息，GADM提供世界行政区域的地理信息。实验的工作流程如图3所示。 图3. 实验流程图 4.1. 数据预处理 GADM发布者将其数据转换为RDF格式在GADM-RDF中发布。然而，从GADM-RDF中下载的数据仅包括属性数据，如名称，id和类型， 不包括几何数据。由于NUTS数据是欧盟经济领土数据，本文首先从GADM上下载了欧洲原始的Shapefile，然后转换为RDF。共98，493个实体。实验中的奥地利数据如图4所示。该图包含两个核心节点：AUT_adm0_16和Geom_AUT_adm0_16。AUT_adm0_16是一个名为奥地利的实体，标记为16；它是一种geo: Feature，并分类为AUT_adm0。Geom_AUT_adm0_16是表示AUT_adm0的空间范围的几何体。它是一个MultiPolygon，它的WKT (Well-known text)序列化通过谓词geo: asWKT与其本身关联。 然后，将数据上传到Hadoop分布式文件系统(HDFS)，并根据谓词进行拆分。使用相同谓词的三元组被拆分成相同的文件，每个文件都以谓词命名。几何数据被分到名为geosparql#asWKT的文件，此文件将用于以后的匹配。 NUTS为欧盟提供了四个级别的粗粒度数据：NUTS0提供国家层面的数据，NUTS1提供主要社会经济区域的数据，NUTS2提供应用层面的基本区域数据，NUTS4为特定应用提供小区域数据。NUTS中奥地利的一部分数据如图5所示。由于GADM提供世界行政区域的数据，所以使用RDF查询语言(SPARQL)来提取NUTS2中的实体与之匹配。 接下来，将NUTS2中提取的数据和从GADM拆分的geosparql#asWKT文件处理成键/值对，以供Map-Reduce使用，其中键为空间实体的URI，值是其边界的坐标。 图4. 奥地利数据。(a)奥地利RDF图；(b)奥地利 N-TRIPLES格式数据 图5. NUTS中的奥地利部分数据 4.2. 实体匹配 将从NUTS和GADM提取的实体根据3提出的方法进行匹配。从NUTS提取的数据相对较小；因此，NUTS数据作为数据集A被加载到内存中并被共享至各个节点，而从GADM中提取的数据作为数据集B使用HDFS分割。相似性阈值设置为0.8。 4.3. 匹配结果 如表2所示，NUTS2中存在317个实体，发现了169个匹配项。其中163个是正确的。精确度定义为正确匹配数除以发现的匹配总数；召回率定义为正确匹配的数量除以NUTS2的总实体数。在表2中可以看到精确度高，召回率低，这是希望看到的现象，因为设置不正确的关联比起未找到匹配更为严重。 Table 2 Matching resul 数据类型 实体数量 匹配数量 正确匹配数量 精确度 召回率 NUTS 2 317 169 163 96.4% 51.4% 表2. 匹配结果 最后，这些匹配结果被发表为谓语为owl:same的三元组。例如，图6显示了意大利在NUTS和GADM中的数据，意大利最终发布的三元组如图7所示。 图6. 意大利可视化数据：左图为NUTS数据，右图为GADM数据 图7. 发布的意大利三元组 4.4. 运行时间和可扩展性 如表3所示，随着节点数量的增加，匹配所需的时间显著减少：当只有一个节点需要一天以上的时间进行匹配，两个节点需要11.35 h，四个节点需要5.75 h，八个节点仅需要3.17小时。图8显示了运行时间随节点数量的变化。一开始，运行时间迅速减少，随后降低速度逐渐减慢。使用八个节点可以将运行时间从多于一天减少到仅三个小时左右。 Table 3 Speedup as the number of nodes increase 节点数 容器 运行时间 增速 1 0 26.34 h 1 2 4 11.35 h 2.32 4 8 5.75 h 4.58 8 16 3.17 h 8.31 表3. 随着节点增加的数据处理增速 图8. 运行时间随节点数的变化 本实验使用了Hadoop-2.5.2。Hadoop 2.x和Hadoop 1.x之间的主要区别是引入了YARN (Yet Another Resource Negotiator)。YARN以容器为单位调度和分配集群的资源。容器是资源的封装抽象，为每个任务封装资源，如CPU，内存和磁盘。YARN为所有任务动态分配容器，每个任务占用一个容器。基于我们的Hadoop配置，一个节点可以同时存在两个容器，因此，八个节点可以同时存在十六个容器。其中一个容器被应用程序主机占用，两个节点可用容器为三个，四个节点可用容器为七个，八个节点可用容器为十五个。实验中增加节点的增速不如理论线性值(理论线性值分别为3，7和15)的主要原因是分配的任务总数为十。当使用八个节点时，十个Map任务同时运行。使用四个节点时，首先，七个Map任务同时运行，三个任务在队列中等待，有任务完成时，队列中的等待任务再启动。类似地，当使用两个节点时，同时运行三个Map任务，剩下七个任务等待，直到有其他任务完成。当所有Map任务完成后，Reduce任务就会启动。另一方面，在节点上启动任务的Hadoop开销和节点之间必要的通信也相应减少了增速值。
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user: 5. 讨论 本文提出的基于MapReduce的并行关联框架适用于一个相对较小的数据集和一个大型数据集之间的匹配，这种情况在现实世界中经常会遇到，例如，在我们的实验中使用的两个数据集NUTS和GADM，NUTS是一个欧洲小数据集，GADM是一个全球大数据集。 要执行关联任务，首先要确定某种类型的实体的标识符或描述符。显然，理想情况下，如果标识符或描述符可以唯一地标识实体，关联过程将会很简单，关联结果精度也会很高。比如，ISBN可以唯一地标识书籍，不同数据库中书籍的关联便简单准确。而对于地理空间实体，不存在与ISBN类似的可以唯一地标识实体的标识符。另外，名称重复现象在地理空间领域非常普遍，而且，一些数据集中的实体的名称属性以不同的语言呈现，例如，在NUTS中，德国的名称属性有两个，一个是德语中的德国Deutschland，一个是英语中的德国Germany。在地理空间实体的所有属性中，理论上，只有传递位置和形状信息的几何属性能唯一地识别地理空间实体。因此，本文采用Hausdorff相似性度量，它隐含地计算了两个实体之间的位置相似性和形状相似性。在未来的工作中，还可以计算名称相似度和空间相似度的加权和来建立关联，对于名称属性不局限于一种语言的，可以使用字典将所有名称翻译成对应的英文。 在匹配过程中，必须计算两个数据集中的所有可能实体对的Hausdorff距离，即两个数据集的笛卡尔乘积。因此，对于具有m个元素的数据集A和具有n个元素的数据集B，必须执行m × n个Hausdorff相似度计算。Hausdorff距离的计算是耗时的，当处理大数据集时，需要进行很多次Hausdorff相似度计算。在本文的实验数据中，如果只使用一个节点，需要一天多的时间才能完成该任务。本文提出的基于MapReduce的并行框架可以显著地减少运行时间，在八个节点上运行时，只需要大约三个小时。为了进一步提高效率，在未来的工作中，可以预定义一个距离阈值，事先筛选一遍可能的匹配，以减少需要Hausdorff相似度计算的对数，不过定义这个阈值不是一个容易的任务，不同层次的地理空间实体之间的距离是不同的，比如国家跟国家之间，城市跟城市之间，而且国内省份和省份之间的距离可能和欧洲国家与国家之间的距离大致相同。 此外，本文提出的地理空间匹配方法可以与著名的SILK框架集成，这是一个基于属性匹配的框架，基于MapReduce的并行匹配框架不仅可以用于构建同质关联，还可以用来构建其他两种类型的关联，词汇关联和关系关联，在构建另外两种关联时，Hausdorff相似度计算需要由用于其他关联任务算法代替。
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user: 6. 结论 本文提出了一种基于MapReduce的地理空间实体的并行同质关联方法。由于位置和形状信息，即地理空间实体的几何属性可以唯一地识别一个实体，本文采用Hausdorff相似性度量来计算两个实体之间的空间相似度。另外，由于地理空间数据本身很大，而且Hausdorff相似度计算十分耗时，本文提出了一个基于MapReduce的并行计算框架。实验通过匹配两个数据集NUTS和GADM检验了所提出的方法的有效性。当仅使用一个节点时，需要多于一天的时间，但是当使用八个节点并行计算时，只需要大约三个小时。此外，本文提出的基于MapReduce的并行框架除了同质关联也可以应用于其它两种类型的关联，此时，Hausdorff相似度计算需要由用于其他关联任务算法来代替。
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user: 摘 要 运用多种新品种选育技术，将多个优良性状得以聚合并同步提高，育成谷子新品种豫谷20，经过多年的示范推广应用，完善了豫谷20轻简高效机械化生产技术，在华北夏谷区累计推广210万亩，增加粮食4211万公斤，获经济效益2.02524亿元。 关键词 :谷子，豫谷20，新品种选育，推广应用 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 豫谷20是安阳市农业科学院承担国家谷子糜子产业技术体系安阳综合试验站课题期间选育的谷子新品种，2012年被评为全国“一级优质米”，2013年通过全国谷子新品种鉴定委员会鉴定 [ 1 ] 。自通过国家鉴定后，大力推进了良种良法配套高产研究及产业化开发，在有条件的地区着力推广豫谷20全程机械化生产技术，从种到收全程机械化已成为规模化生产的主流，提高了广大农民的种植积极性，使豫谷20迅速成为华北夏谷区主栽品种之一，取得了较好的经济和社会效益，2017年被评为安阳市职工经济技术创新十大成果，2018年获得河南省农业科研系统科技成果一等奖。
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user: 2. 立项背景 谷子起源于中国，是中华民族的哺育作物。近年来随着我国种植业结构调整深入推进，土地流转的加快，谷子逐渐成为北方种植业结构调整中替代玉米的主要作物，新型经营主体对谷子新品种综合农艺性状提出了更高的要求，对谷子规模化、机械化生产技术的需求强烈。针对谷子生产存在的上述技术需求，国家谷子糜子产业技术体系一直把培育筛选优质高产多抗广适、适合规模化机械化生产的谷子新品种及其配套高效栽培技术作为重点研发任务。该项目就是安阳谷子试验站通过制定合理的育种方案，选用适宜的亲本、正确的组配方式和选择标准，最终育成集合优质、高产、稳产、适应性广、抗逆性强、适合规模化机械化生产等诸多优良性状于一体的谷子新品种豫谷20。
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user: 3. 技术原理及选育方法 技术原理 采用杂交育种技术原理，将分属于不同品种的、控制不同性状的优良基因在分离世代随机重组结合，再通过定向选择，育成集合双亲优点于一体的新品种。我们选用夏谷区主栽品种之一冀谷19作为母本，其优点是中秆、一级高抗倒伏、穗大长、绿叶熟、米质优良，缺点为株型下披、穗码排列稍松、灌浆结实一般、秕谷较多、对光温敏感、适应范围窄；针对母本的不良性状用株型紧凑、穗码排列均匀、灌浆结实好、对光温不敏感、适应性强的本院中间品系安4111为父本进行有性杂交。 选育方法 豫谷20是安阳市农业科学院于2006年冬在海南以冀谷19为母本，本院中间材料安4111为父本采用人工单花去雄有性杂交技术配制杂交组合，2007~2009年在安阳、三亚种植选育F1~F5代，出圃号为09-8525 [ 1 ] 。
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user: 4. 关键技术及创新点 4.1. 关键技术 通过运用系谱法、异地加代选择、增大群体密度、田间接种等技术选育新品种。依据与丰产、稳产、品质性状紧密相关的成穗率、单穗粒重、抗逆抗病性、结实性、外观品质、食味品质等性状的遗传特点，针对各性状在不同世代进行观察选择 [ 2 ] ，使多个优良性状得以聚合同步提高，实现了优质高产多抗广适等多个性状的协调统一。 4.2. 创新点 4.2.1. 优质：商品品质、食用品质兼优 豫谷20小米2012年参加全国第九届优质食用粟鉴评，被评为“一级优质米”，已被各类小米加工企业积极引进，开发出各自的优质小米品牌。2018年经农业部农产品质量监督检验测试中心(郑州)检测，小米蛋白质9.51%，淀粉含量85.45%，粗脂肪(干基) 1.60%，微量元素硒0.028 mg/kg、锌8.94 mg/kg、铁18.9 mg/kg。 4.2.2. 高产：产量构成因素同步提高，丰产性好 2012~2013年华北夏谷新品种区域试验结果表明：豫谷20较对照品种冀谷19在成穗率、单穗重、穗粒重、出谷率、出米率、千粒重等产量性状方面均优于对照冀谷19，豫谷20两年平均亩产量336.8公斤，较对照冀谷19亩增产29公斤，增产9.41%，居参试品种第1位。 4.2.3. 稳产：适应性广 豫谷20两年21点次区域试验17点次增产，增产点率为80.95%，即适应度为80.95%，是同期参试品种适应性最好的品种。全国谷子品种鉴定委员会建议豫谷20在河北、山东、河南三省两作制地区夏播及丘陵山地春播，同时可在辽宁中南部春播种植。 4.2.4. 结实性好：出谷率高 豫谷20出谷率高达85.38%，为同期参试品种最高。据国家谷子改良中心研究论文《华北夏谷区2001—2015年谷子育种变化》所列附表2显示，在2001~2015年国家华北夏谷区51个育成品种主要农艺性状分析中，豫谷20出谷率居第4位。出谷率的高低与谷子产量密切相关，是鉴定谷子品种的重要指标之一，培育出谷率高的品种有利于提高谷子产量 [ 3 ] 。 4.2.5. 综合抗逆性强 经多年试验鉴定，豫谷20抗旱性、耐涝性、抗倒性较强，对谷瘟病、谷锈病、纹枯病抗性中等，白发病、红叶病、线虫病发病率分别为1.92%、0.62%、1.04%，蛀茎率0.80% [ 1 ] 。 4.2.6. 适合规模化机械化生产 豫谷20综合抗逆性强，株高适中，熟相好，成熟期不倒伏、不早衰，穗层整齐，易于机械化收获。根据豫谷20的特征特性研发和完善了全程机械化生产技术。
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user: 5. 国内外同类技术的比较 豫谷20与华北夏谷区域试验的对照品种冀谷19相比，豫谷20丰产性突出，稳产性好、适应性广，较冀谷19增产9.41%，居参试品种第1位；增产点率为80.95%，居参试品种第1位。豫谷20实现了多个产量因素的同步提高，豫谷20成穗率88.14%、单穗重17.18g、穗粒重14.68 g、出谷率85.38%、出米率78.09%、千粒重2.83 g，分别较冀谷19提高了6.66%、13.55%、15.59%、1.61%、2.60%、3.28%。依据谷子理论亩产量 = 亩有效穗数 × 穗粒重，豫谷20理论产量可达517.56公斤/亩，居参试品种第1位，较冀谷19(理论产量419.81公斤/亩)亩增产97.75公斤，具有良好的丰产性。
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user: 6. 推广应用与经济效益 豫谷20集诸多优良性状于一体，深受广大谷农、小米加工户、经销商及消费者欢迎。自通过国家鉴定以来，开始在我省安阳、洛阳等市大面积示范种植推广。安阳市农科院通过育种家种子、原原种、原种及良种繁育体系快速繁育豫谷20商品种子，确保高标准高质量满足市场种子需求；结合豫谷20抗逆性强，后期不倒伏、不早衰，成熟时青枝绿叶，穗层整齐，易于机械化收获，研制了豫谷20轻简高效机械化生产技术，2016年获得《河南省支持规模化粮食生产经营主体开展重大技术补助实施方案》“谷子新品种及全程机械化示范”补助资金支持，洛阳480万，安阳364.46万元，长垣160万，主要用于购买谷子播种机、中耕机、收割机、烘干塔等设备，为河南谷子生产规模化机械化发展奠定了较好的基础，促进了我国谷子产业的可持续发展。2015~2017年三年在华北夏谷区累计推广210万亩，其中，河南省81万亩，河北省105万亩，山东省24万亩，增加粮食4211万公斤，已获经济效益2.02524亿元。
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user: 7. 结语 豫谷20实现了优质、高产、稳产、多抗、宜规模化机械化生产等诸多优良性状协调统一，特别是产量构成因素同步提高，成为谷子新品种选育的典范，促进了谷子产业的发展。
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user: 摘 要 本文通过连续3年在适宜的氮磷钾肥配施下进行不同硼肥用量大田试验。研究结果表明，增施硼肥可促进油菜生长发育，对株高、分枝数、单株角果数和每角粒数均有显著提高，对茎粗和千粒重作用不明显。过量施用硼肥油菜籽产量下降，效益降低。施硼肥7.5 kg/hm 2 时产量最高，平均增产19.33%，产投比47.47。增施硼肥明显可提高油菜地上部氮磷钾硼含量，提高效果硼 > 氮 > 磷 > 钾，过量硼肥用量不利于油菜对氮磷钾养分的吸收。综合上述研究拟推荐本地区油菜生产中硼肥适用量为7.5 kg/hm 2 。 关键词 :油菜，硼肥，产量，效益，养分含量 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 油菜是我国第一大油料作物，也是我国食用植物油最重要的来源之一。近年来，江苏省油菜生产出现效益降低、种植面积减少现象 [ 1 ]。提高油菜生产效益是菜农的心声，也是现代农业生产发展的必然趋势，而合理施肥是油菜获得高产高效的重要技术措施之一 [ 2 ]。而油菜是一种需肥量大、耐肥性较强、对磷硼素很敏感的作物 [ 3 ] [ 4 ]。硼素是油菜生长发育所必需的重要的微量营养元素，可促进油菜植株体内碳水化合物的运输和蛋白质、核酸代谢，对油菜生长发育、品质及抗逆性具有重要的影响，缺硼可影响油菜生殖器官发育，易出现油菜“花而不实”，结实率低 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。邹娟等 [ 8 ] 通过对湖北省油菜主产区硼肥用量及土壤有效硼临界值研究，结果表明施硼可显著增加油菜产量，油菜种植的土壤有效硼临界值为0.58 mg/kg。丛日环等 [ 9 ] 对长江中游油菜种植区土壤养分的研究表明，长江中游油菜种植区土壤有效硼含量0.25 mg/kg~0.5 mg/kg，占总耕面积的58.8%，土壤有效硼含量普遍偏低。本地区土壤有效硼含量平均0.48 mg/kg，三个试验点的土壤有效硼含量均低于0.5 mg/kg，说明本地区土壤有效硼含量处于较低水平。本研究通过不同硼肥用量以确定硼肥适宜施用量，以期为本地区油菜绿色高产高效生产提供科学依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验区概况 试验区在江苏省里下河区域典型地区小纪镇进行，该区域地势平坦，河湖交织，四季分明，季风明显，雨水充沛，年平均气温14.9℃，降水量978.7毫米，无霜期达220天。土壤类型为水稻土，主要有小粉浆土、中位砂姜土、乌沙土等12个土种，以稻—油(麦)两熟种植制度为主，各试验点的土种均为小粉浆土，肥力中等。 2.2. 试验材料 试验供试油菜品种为本地主推品种“宁杂21号”，该品种为甘蓝型半冬性细胞质雄性不育三系杂交种，全生育期平均235天，抗倒性较强。各试验点于当年10月中旬播种育苗，11月下旬进行移栽，移栽密度为行距50 cm、株距19.0 cm，每公顷12.45万株。当年12月中下旬进行化除，次年4月上旬进行菌核病、蚜虫等病虫害防治，并分别在出苗期、苔花期、成熟期对油菜的生长进行苗情调查。次年5月下旬进行测产和各小区实收。各试验田前茬作物均为水稻。各试验点具体位置和耕层土壤基本理化性状见表1。 Table 1 Locations and basic soil physical and chemical properties of the field trial site 年份 试验地点 北纬/˚ 东经/˚ pH 有机质/ (g/kg) 全氮/ (g/kg) 有效磷/ (mg/kg) 速效钾/ (mg/kg) 有效硼/ (mg/kg) 2015年 小纪镇宗村村 32.59213 119.73045 7.06 28.26 1.48 17.19 78 0.45 2016年 小纪镇蒲塘村 32.60153 119.71736 6.85 27.53 1.35 18.95 81 0.42 2017年 小纪镇赵家村 32.59905 119.72027 7.35 26.78 1.24 21.23 87 0.51 表1. 试验点位置和土壤基本理化性状 2.3. 试验设计 试验设B 0 、B 3.75 、B 7.5 、B 11.25 、B 15 、B 18.75 共6个处理，分别表示0 kg/hm 2 、3.75 kg/hm 2 、7.5 kg/hm 2 、11.25 kg/hm 2 、15 kg/hm 2 、18.75 kg/hm 2 六个硼肥施肥量，3次重复，小区面积为4 * 10 = 40 m 2 。氮、磷、钾肥施肥量分别为N 262.5 kg /hm 2 、P 2 O 5 63 kg/hm 2 、K 2 O 90 kg/hm 2 ，供试肥料均采用单质肥料，其中氮肥为尿素(含N 46%)、磷肥为过磷酸钙(含P 2 O 5 12%)、钾肥为氯化钾(含K 2 O 60%)。肥料运筹为氮肥基肥40%，苗肥20%，苔肥40%；磷肥全部基施；钾肥基肥60%，苔肥40%；硼肥一次性基施。试验过程中，不施用有机肥。 2.4. 测定项目与方法 油菜成熟期按小区随机取4株分别考察油菜的株高、茎粗、分枝数、单株角果数、每角粒数、千粒重等主要农艺性状，并按小区实收计产，分别统计籽粒、角壳和秸秆产量。 2.5. 数据统计分析 试验数据均采用SPSS17软件和Excel 2010进行统计分析。
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user: 4. 讨论 许多研究表明，增施硼肥可明显促进油菜生长发育，对油菜株高、分枝数、单株角果数、每角粒数、籽粒产量和经济效益具有显著提高作用 [ 5 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。本研究中，增施硼肥对油菜株高、分枝数、单株角果数、每角粒数和籽粒产量得到相同结果，施硼量7.5 kg/hm 2 时作用效果最明显，产量和效益最高。施硼量超过7.5 kg/hm 2 后产量和效益出现下降，说明过量施用硼肥对油菜产量和效益起负效应，这与常海滨等 [ 14 ] [ 15 ] 研究结果相似。 李俊等 [ 16 ] 研究表明，在同一磷水平下，增施硼肥有利于油菜植株对氮、磷、钾吸收，过量的硼肥对氮的吸收有一定的抑制作用。刘武定 [ 17 ] 研究表明土壤硼含量影响植物对磷的吸收和磷在植物体内的分布，增施磷肥或硼肥可相应的增加油菜对硼或磷的吸收，并增加油菜产量。吴礼树等 [ 18 ] 研究结果表明，适量的硼与钾配合能促进单株棉花叶对硼、钾的吸收。朱芸等 [ 19 ] 研究表明，油菜植株硼含量随施硼量增加而增加。本研究中油菜氮磷钾硼之间关系得到相似结论：在适宜氮磷钾配施下增施硼肥可促进油菜植株对氮磷钾硼吸收，过量施用硼肥不利于油菜对氮磷钾养分吸收，而植株硼含量随施硼量增加而增加。高硼下油菜植株氮磷钾含量降低，可能与高硼胁迫抑制油菜叶片光作用、碳水化合物合成与运输等有关 [ 15 ]。
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user: 5. 结论 1) 增施硼肥可促进油菜生长发育，增加油菜籽产量，过量硼肥用量不利于油菜生长发育，从而造成减产。施硼量7.5 kg/hm 2 对油菜株高、分枝数、单株角果数和每角粒数作用效果最明显，与不施硼肥相比，株高和分枝数差异达到显著水平，单株角果数和每角粒数差异达到极显著水平；施硼量超过7.5 kg/hm 2 后产量开始出现下降，三年均以施硼量7.5 kg/hm 2 时获得油菜籽产量最高。 2) 增施硼肥明显提高油菜地上部氮磷钾硼含量，提高效果硼 > 氮 > 磷 > 钾，过量硼肥用量不利于油菜对氮磷钾养分吸收。施硼量11.25 kg/hm 2 时油菜氮磷含量最高，之后增施硼肥氮磷含量出现下降，钾含量以施硼量15 kg/hm 2 时最高，之后增施硼肥钾含量出现下降。硼含量随着硼肥用量的增加而增加，且处理B 7.5 、B 11.25 、B 15 、B 18.75 与B 0 、B 3.75 之间差异均达到极显著水平。 3) 增施硼肥可增加油菜经济效益，过量施用硼肥油菜净收益和产投比均呈下降趋势，以施硼量7.5 kg/hm 2 时最高，净效益达1814.32元/hm 2 ，产投比达47.47。结合硼肥对油菜籽粒产量、效益及植株养分含量影响，拟推荐本地区油菜生产中硼肥适用量为7.5 kg /hm 2 。
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user: 摘 要 车载激光点云在城市道路资产管理、高精驾驶地图、农村宅基地调查、高速公路改扩建、智能交通等国家重大工程应用中发挥着非常重要的作用；然而，受道路环境复杂、定位信号受遮挡、定姿误差累积等影响，导致往返或不同时相的重访车载点云存在分米甚至米级的位置偏差，严重影响后续数据处理与应用。为解决上述技术瓶颈，本文提出一种城市场景重访车载点云位置一致性改正算法。首先，依据车载轨迹的加速度与角速度将车载点云数据进行层次化分段，同时保证重访段的重叠度；然后，提取分段内的二进制形状上下文(Binary Shape Context， BSC)特征，并依据视觉单词与先验信息加速同名BSC特征匹配；最后，依次进行重访粗分段和细分段点云的两两配准，并剔除不可靠的两两配准结果。实验表明，本文方法能有效改正城市场景重访车载点云中的位置不一致问题，对于不同偏差级别和时相的车载点云，具有很高的鲁棒性和时间效率。 关键词 :城市场景，两两配准，位置一致性改正，车载点云 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 车载激光扫描系统可以高效率、高密度地获取道路环境的三维几何与纹理信息，为高分辨率对地观测提供了一种全新的技术手段。车载激光点云在城市道路资产管理、高精驾驶地图、农村宅基地调查、高速公路改扩建、智能交通等国家重大工程应用中发挥着非常重要的作用 [ 1 ] 。然而，受GNSS系统定位误差、IMU定姿误差、扫描仪测角和测距误差、多传感器安装误差、数据解算误差等的综合影响，车载激光点云的位置精度难以达到厘米级精度要求。特别是在高楼林立的城区，卫星信号遮挡严重、定位精度差，导致车载激光扫描系统往返和不同时相观测的点云之间存在分米甚至米级偏差，难以满足上述应用的精度需求 [ 2 ] [ 3 ] 。 在工程应用中，通常沿车载点云采集轨迹布设密集控制点，依据地面控制点改正车载点云的相对与绝对精度，但是存在控制点布设难度大、劳动力成本高、自动化水平低等问题 [ 4 ] 。针对重访车载点云中存在的位置不一致问题，学者进行了大量深入研究。现有方法可分为数据驱动和传感器驱动两类，数据驱动方法直接改正点云中的位置偏差，传感器驱动方法首先改正车辆轨迹的位置和姿态，然后重新解算点云数据。文献 [ 5 ] 依据轨迹关键点进行点云分段，并利用变种ICP [ 6 ] 进行分段点云间的两两配准，然后利用配准结果计算轨迹关键点的位姿，最后通过线性内插的方式获得每个轨迹点改正后的位姿。文献 [ 7 ] 首先检测车载点云中的闭合环，并利用闭合环约束改善其内部点云数据；然后利用相邻闭合环间的重叠区域改善点云数据整体质量。文献 [ 8 ] 提出一种基于位姿图的城市级点云建图方法，首先利用随机森林分类器和稳健的优化方法剔除不稳定的局部改正结果，并利用条件随机场识别和剔除动态目标，以消除动态物体对位置精度改善的负面影响。数据驱动方法利用重访点云中同名特征之间的一致性关系作为约束来改正点云位置精度 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] ，该类方法假设误差在一定范围内呈线性分布，难以解决大偏差的非刚性形变 [ 12 ] 。文献 [ 13 ] 提出一种车载轨迹随时间变化的模型，利用地面控制点构建并解算该模型，从而改正轨迹误差。文献 [ 14 ] 将点云按时间均匀分段，并通过两步ICP算法得到准确的同名对应，再利用误差时变模型改正轨迹误差。文献 [ 15 ] 首先提取车载点云中不同尺度的地物目标，并利用多尺度ICP建立地物目标之间的对应关系，从而实现由粗到细的车载点云数据质量改善。该方法能够解决城市规模的车载点云数据位置一致性改正，但是其严重依赖于各类地物目标和特征提取的质量，在复杂城市场景中的可行性较差。基于“云控制”的思想，文献 [ 16 ] 首先把车载点云跟高分辨率航空影像密集匹配点云进行配准，然后根据同名点、GPS观测值、IMU观测值提供的多种约束提高车载点云位置精度。由于航空影像和车载点云的获取视角相差很大，在遮挡严重的城市场景很难找到共同观测，因此该方法在复杂城市场景中的鲁棒性较差。虽然上述方法在特定场景下取得了理想的效果，但仍然存在大量控制点依赖、适用性和鲁棒性差、无法解决大偏差的非刚性形变等局限性。 针对目前方法的缺陷，本文提出一种基于轨迹分段的重访车载点云位置一致性改正算法，主要贡献有： 1) 提出一种顾及点云误差分布特性的车载点云自适应分段方法，同时保证重访段间的重叠度，提高了车载点云分段的合理性； 2) 发展了一种视觉单词和先验信息约束的同名特征匹配算法，提高了同名特征匹配的效率和准确度； 3) 研究了一种由粗到细的车载点云两两配准策略，有效解决了重访车载点云存在的大偏差和非刚性形变等问题。
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user: 2. 方法 本文提出的城市场景重访车载点云位置一致性改正方法，主要分为顾及点云误差分布特性的自适应分段、视觉单词和先验信息约束的同名特征匹配、由粗到细的车载点云两两配准等3个步骤。城市场景重访车载点云位置一致性改正算法流程如图1。 图1. 算法流程图 2.1. 顾及点云误差分布特性的车载点云自适应分段 为解决车载点云中存在的非刚性形变，需要将车载点云进行分段，假设段内点云不存在形变，纠正段间的非刚性形变，而车载点云中的位置偏差常常出现在采集车速度和方向急剧变化的地方，并且这些地方的误差是非线性分布的，因此可用速度和方向急剧变化的轨迹点将点云分段。此外，为解决大偏差和场景中对称性结构较多的情况，本文将细分段合并成粗分段，为后续由粗到细的两两配准提供支持。本文提出的顾及点云误差分布特性的车载点云自适应分段方法分4步：选择候选分段点、寻找重访分段点、筛选分段点、车载点云分段。 图2. 车载点云分段算法流程图，(a)依据加速度寻找分段点，(b)依据角速度寻找分段点，(c)依据轨迹交点寻找分段点，(d)当相邻分段点间距过大时，在中间插入新的分段点，(e)所有候选分段点，(f)寻找重访分段点，(g)筛选分段点，(h)合并细分段，产生粗分段，(i)图例 1) 选择候选分段点： 计算轨迹点的加速度和角速度，加速度Q a 大于阈值a th 的轨迹为速度变化点，即 Q a = { q j | | v j − v j − 1 | / ( t j − t j − 1 ) ≥ a t h } ，其中q i 为一轨迹点，其速度 v j = q j − q j − 1 / ( t j − t j − 1 ) ；角速度Q o 大于阈值 的轨迹点为角度变化点，即 Q o = { q j | ( φ j − φ j − 1 ) / ( t j − t j − 1 ) ≥ ω t h } ，其中 φ j 为轨迹点 q j 的航向角。记 q a s t a r t ， q a e n d 分别为连续速度变化轨迹段的首尾轨迹点， q o s t a r t ， q o e n d 分别为连续角度变化轨迹段的首尾轨迹点，分别沿轨迹向外扩展一定距离 d t h 1 ，取该处轨迹点为候选分段点，如图2(a)和图2(b)。寻找轨迹的交点 q c r o s s ，沿轨迹向外扩展一定距离 d t h 2 ，取该处轨迹点为候选分段点，如图2(c)。当相邻候选分段点间隔大于 d e q 时，取中点处的轨迹点为新增候选分段点，如图2(d)。 2) 寻找重访分段点： 对于每个候选分段点，寻找半径阈值d c 内最近的轨迹点，候选分段点到该轨迹点间的轨迹距离必须大于一定距离d i ，满足上述条件时，将寻找到的轨迹点作为候选分段点的重访分段点，如图2(f)。寻找重访分段点的目的在于使重访分段间的重叠度最大，使得后续两两配准更为鲁棒。 3) 筛选分段点： 步骤1)和2)找到的候选分段点分布可能不均匀，在交叉路口附近的分段点可能会过于密集，因此，需要在候选分段点中筛选得到最终的分段点。首先，删除轨迹交点中间的候选分段点，然后以一定间隔d i 将轨迹均匀分段，每段内最多保留一个分段点，且优先保留成对的分段点，如图2(g)。 4) 车载点云分段： 依据步骤3)得到的分段点，将车载点云进行分段，得到的分段为细分段，再将细分段按长度阈值d large 合并得到粗分段，如图2(h)。 2.2. 视觉单词和先验信息约束的同名特征匹配 本文计算二进制形状上下文(Binary Shape Context， BSC)特征 [ 17 ] 用于点云局部特征描述和同名特征匹配，为提高匹配的效率和准确度，本文提出视觉单词和先验信息约束的特征匹配方法。 1) 先验信息加速特征匹配： 暴力匹配和使用视觉单词加速的特征匹配方法只考虑了特征间的相似性，没有考虑特征点的位置约束。因此，可以依据重访车载点云初始位置和位置精度信息缩小特征搜索范围，进而提高特征匹配的准确度和效率。粗分段的BSC特征搜索半径依据车载点云初始位置精度确定，细分段的特征搜索半径依据粗分段两两配准后同名点距离残差确定。 2) 视觉单词加速特征匹配： 首先，用k-means算法对提取的BSC特征进行聚类，每个类作为视觉单词 [ 18 ] ；然后，对于源点云中的每个特征点，检索目标点云中具有相同视觉单词的特征点集合;最后，找到特征点集合中最相似的特征点。该方法可以排除大量完全不相似的目标特征，提高特征匹配效率。 2.3. 由粗到细的车载点云两两配准 当车载点云中位置偏差较大或存在对称性场景时，两两配准不够鲁棒。为解决该问题，本文提出一种由粗到细的两两配准方法。该方法分为3步：重访段探测、粗分段两两配准、细分段两两配准，如图3。粗分段的优点是能成功探测大偏差车载点云中的重访段，提高对称性场景中同名特征匹配准确度，缺点是段内非刚性形变较大；细分段的优点是段内非刚性形变小，满足段内刚性形变假设，缺点是提取到的特征少，对称性场景下同名特征匹配准确度低。因此，需要结合两者的优点，先进行粗分段两两配准，再进行细分段两两配准，从而提高算法对大偏差和对称性场景的鲁棒性。 图3. (a)重访粗分段，(b)重访细分段，PC 0 与PC 1 为重访粗分段，PC i 与PC j 为重访细分段 1) 重访段探测： 车载轨迹精度较高，重访点云段的位置偏差一般较小，可直接依据包围盒是否相交判断两段是否重访 [ 19 ] 。由于后续会剔除不可靠的两两配准结果，探测重访段只需保证没有重访段被遗漏。 2) 粗分段两两配准： 先提取所有重访分段的BSC特征，依据2.2方法进行同名特征匹配，剔除同名特征少于N feature 的重访粗分段，再依据BSC同名特征集合，计算重访粗分段点云间的相对位姿与同名点对的均方根误差，剔除同名点对中外点比率过大的两两配准结果。 3) 细分段两两配准： 将粗分段点云两两配准结果传递给细分段点云，利用粗分段两两配准结果(相对位姿与均方根误差)重新进行BSC特征匹配，剔除同名特征少于N feature 的重访细分段，再依据BSC同名特征集合，计算重访细分段点云间的相对位姿与同名点对的均方根误差，剔除同名点对中外点比率过大的两两配准结果。
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user: 3. 实验 3.1. 实验描述 本文使用3份重访车载点云数据验证本文方法的有效性。数据1长度约1.1 km，包含1.2亿点，最大偏差约0.24 m；数据2长度约0.85 km，包含1.57亿点，最大偏差约0.62 m；数据3长度约0.65 km，包含1.57亿点，最大偏差约0.89 m。数据1、2、3的俯瞰图如图4，实验参数及取值如表1。本文实验使用处理器为Intel(R) Core(TM) i7-6700HQ CPU @ 2.60 GHz 2.59 GHz，内存为16 GB。 图4. 实验数据俯瞰图，(a)数据1，(b)数据2，(c)数据3 Table 1 Parameter setting of experiment 参数 参数值 参数含义 a th 1.5 m/s 2 加速度阈值 a th 8.5˚ 角速度阈值 d th 1 10 m 依据加速度与角速度确定分段点时沿轨迹外推的距离阈值 d th 2 25 m 依据轨迹交点确定分段点时沿轨迹外推的距离阈值 d eq 100 m 最大的分段长度 d c 20 m 重访分段点探测半径 d i 10 m 分段点筛选的间距阈值 N feature 40 最小同名点对数 表1. 实验参数设置 3.2. 实验结果 3.2.1. 重访车载点云自适应分段结果 图5为数据2自适应分段结果，蓝色为车载轨迹，彩色为分段点云。由图可知，本文通过搜寻重访分段点使得往返车载点云基本在相同位置分段，重访段有很大的重叠度，保证了后续两两配准的鲁棒性，实验结果充分验证了本文提出的重访车载点云自适应分段方法的有效性与合理性。 图5. 点云分段结果，(a)车载轨迹(蓝色)，(b)分段点云 3.2.2. 视觉单词和先验信息约束的同名特征匹配结果 暴力匹配、视觉单词和本文方法的同名特征匹配结果如图6，定量评价结果如表2。由图表可知，暴力匹配效率最低，同名特征匹配准确度较先验位置精度信息约束的同名特征匹配差，视觉单词约束的同名特征匹配效率较高，但同名特征匹配准确度最低，本文方法的同名特征匹配效率和准确度都最高。实验表明，本文提出的依据经验或先验位置精度信息约束的同名特征匹配方法显著提高了同名特征匹配的准确度和效率。 图6. 基于不同特征匹配方法的两两粗配准结果，(a)基于暴力匹配的配准结果，(b)基于视觉单词加速的特征匹配方法的配准结果，(c)基于先验位置精度信息加速的特征匹配方法的配准结果 Table 2 Pairwise result of experiments based on different feature matching method 匹配方法 同名特征数 匹配耗时(s) 同名点对均方根误差(m) 暴力匹配 86 165.66 0.173 视觉单词加速 68 18.66 0.199 本文方法(先验信息加速) 428 13.31 0.145 表2. 基于不同特征匹配方法的两两配准结果 3.2.3. 由粗到细的车载点云两两配准结果 3份车载点云两两配准结果分别如图7~9，定量评价结果如表3。如图所示，3份重访车载点云经由粗到细的两两配准后，位置不一致问题得到显著改善。数据1最大偏差约为0.241 m，改正后减小至0.145 m；数据2最大偏差约为0.622 m，改正后减小至0.164 m；数据3最大偏差约为0.886 m，改正后减小至0.205 m；实验表明，本文方法能有效改正重访车载点云中的位置不一致问题。 图7. 数据1的两两配准结果，(a)原始点云数据，(b)配准后点云数据 图8. 数据2的两两配准结果，(a)原始点云数据，(b)配准后点云数据 图9. 数据3的两两配准结果，(a)原始点云数据，(b)配准后点云数据 Table 3 Pairwise result of experiment 数据 原始数据最大偏差(m) 改正后均方根误差(m) X方向 Y方向 Z方向 三维 X方向 Y方向 Z方向 三维 数据1 0.108 0.098 0.228 0.241 0.081 0.081 0.090 0.145 数据2 0.375 0.436 0.406 0.622 0.091 0.098 0.094 0.164 数据3 0.295 0.739 0.773 0.886 0.138 0.103 0.110 0.205 表3. 两两配准结果 实验表明，本文顾及点云误差分布特性的车载点云自适应分段方法，通过搜寻重访分段点保证了重访段间重叠度，通过粗细分段为后续由粗到细的两两配准策略提供了支持；视觉单词和先验信息约束的同名特征匹配方法，通过视觉单词和先验信息缩小特征搜索范围，提高了同名特征匹配的准确度和效率；由粗到细的两两配准策略，通过粗分段两两配准给细分段两两配准提供良好初值，提高了对特征稀疏、结构对称、位置偏差大等场景的适应性，能有效解决不同偏差级别的重访车载点云中的位置不一致问题。
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user: 4. 结论 本文提出了一种城市场景重访车载点云位置一致性改正的方法。提出顾及点云误差分布特性的车载点云自适应分段方法，保证重访段间重叠度和提高车载点云分段的合理性；研究视觉单词和先验信息约束的同名特征匹配方法，提高同名特征匹配的准确度和效率；发展由粗到细的车载点云两两配准策略，解决不同偏差级别重访车载点云中的位置不一致问题。实验表明，本文方法能有效解决城市场景重访车载点云的位置不一致问题，特别是对于大偏差的车载点云数据，该方法高效鲁棒。但是，本文方法也有不足之处，该方法直接纠正点云中的位置偏差，没有在两两配准结果的基础上进行整体优化。后续研究将解决上述问题，完善现有车载点云位置一致性改正算法，提高算法的改正精度和鲁棒性。
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user: 摘 要 隐语义模型(LFM)是推荐系统中应用比较广泛的模型之一。其核心思想是通过隐含特征联系用户兴趣和物品，得到用户对物品偏好关系的目标函数，然后通过随机梯度下降法求得最优解，从而个性化地对用户进行物品的推荐。但是计算过程中随机梯度下降法会造成目标函数值震荡的比较剧烈，准确度欠缺，所以提出对目标函数优化选择用小批量梯度下降法，建立基于小批量梯度下降法的个性化推荐模型，减少目标函数最优解的随机性，提高准确度，减少运行时间，从而达到提高个性化推荐质量的目的。实验数据采用Movielens数据集，Python作为工具，均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)作为标准，将改进前后的算法结果做对比，验证基于小批量梯度下降法的个性化推荐模型能够得到更好的推荐效果。 关键词 :推荐系统，隐语义模型，小批量梯度下降法，均方根误差，平均绝对误差 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在个性化推荐中，最传统的推荐算法之一是协同过滤算法，通过用户对物品评分的评分矩阵形式进行运算。但是随着数据的增加，一个用户未评价的物品要远远多于评价的物品，因此就出现了数据稀疏问题。为了让算法能有一个更精准更高效的结果，在协同过滤算法中引入奇异值分解算法SVD (Singular Value Decomposition)，其推荐精度相对比传统的协同过滤算法有了一定的提高。在Netflix大奖赛中，Simon Funk [ 1 ] 对SVD方法进行了改进，被称为FunkSVD。主要过程是在SVD的目标函数中，使用随机梯度下降法使目标函数达到最优，后被称作是隐语义模型LFM (Latent Factor Model)。 隐语义模型在个性化推荐领域中应用非常广泛。顾威 [ 2 ] 在音乐推荐系统的设计中使用了基于隐语义模型的推荐算法。张振领 [ 3 ] 在基于情境感知的个性化推荐研究中，以隐语义模型为基础，结合情境信息、用户行为、时间因子来预测用户对物品的真实兴趣度。古振威 [ 4 ] 在对人力资源推荐系统的研究中，提出了将隐语义模型与深度森林结合的算法来为用户提供更优质的人力资源推荐服务。肖迎元等人 [ 5 ] 在研究社交网络好友推荐方法中，采用隐语义模型来挖掘用户潜在兴趣特征和用户交友潜在偏好特征。 在隐语义模型纵向深入发展中，荆羽纯等人 [ 6 ] 提出了一种全新的基于学习自动机的矩阵训练算法。利用连续型学习自动机代替原有的梯度下降算法对大型稀疏矩阵的奇异值进行分解计算，提高了后续预测算法的精确度。但是基于学习自动机的推荐算法是在样本数较少的环境中，相比原算法有更精确的预测。王尔昕 [ 7 ] 设计了基于隐语义模型和聚类算法的优化算法，对传统算法中存在的数据稀疏性、时效性和冷启动等问题进行了改善。但使用聚类算法对用户进行聚类时，会将用户划分到固定的一类中来降低数据稀疏性，但是对于一些处于类别边界的用户，将他们划分的类别不一定能代表他们的特征，这导致在一些聚类数目下算法的准确度会降低甚至不如传统算法。鲁权等人 [ 8 ] 提出融合隐语义模型与邻域模型的推荐算法，将预测的精确度提高，该方法针对隐式数据有明显的效果。王建芳等人 [ 9 ] 提出将奇异值分解技术与带偏置概率矩阵分解相结合的推荐方法，缓解由数据高维稀疏性带来的推荐质量不高的问题。王科强 [ 10 ] 提出基于加权局部矩阵分解的商品推荐，该模型设计了高效的子矩阵选择算法和改进的交替最小二乘参数优化算法，对用户和商品的局部特性建模，同时缓解了数据稀疏性问题。 在对目标函数求解的过程中。孙勇等人 [ 11 ] 在面向大规模服务性能预测的在线学习方法中，提出了一种基于小批量在线学习的服务性能预测方法，使大规模服务预测算法的时效性问题得到了有效的提升。Jing Li等人 [ 12 ] 为解决大规模高光谱数据的分离问题中的重构误差最小化，他们引入基于小批量梯度下降法来解决这个问题，既降低了计算成本也对算法性能进行了优化。毛勇华等人 [ 13 ] 在用BP微调的深度学习贪婪层训练方法中，将BP算法中三种梯度下降方法的实验结果进行了对比与分析，实验结果表明在静态离线学习系统中，采用随机小批量梯度下降可以得到最优解。 根据以上文献，可以得知小批量梯度下降法对大规模数据的处理，能够减少时间的运行，优化推荐结果。所以本文提出在隐语义模型的基础上进行算法模型优化，通过改进目标函数的优化过程来进一步提高算法准确度，即将随机梯度下降法，用同属于机器学习领域的小批量梯度下降法来代替。
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user: 2. 隐语义模型 隐语义模型LFM [ 14 ] 的基本思想是通过引入隐含特征，将用户-物品的评分矩阵R降阶为两个矩阵的乘积，P表示用户对不同隐含特征的兴趣度，Q表示物品与不同隐含特征之间的关联程度，这样可以将原评分矩阵的空缺评分数据补全，实现用户对各个商品不同兴趣度的预测。由于评分矩阵非常庞大，通常采用随机梯度下降法，通过多次迭代来优化降阶矩阵P、Q的参数，从而得到最优解。 用户U对物品I的评分矩阵R计算公式如下： R ^ U I = P U Q I = ∑ k = 1 k P U K Q K I (1) 是用户U对物品I的兴趣度，K代表包含的隐含特征的数量。P U 和Q I 是模型参数的特征向量，参数P U 和Q I 可以使用损失函数来进行训练。 (2) 上式中的 ∑ ( U ， I ) ∈ K ( R U I − R ^ U I ) 2 代表真实评分减去预测评分的误差平方和，越小越好。 λ ‖ p U ‖ 2 + λ ‖ Q I ‖ 2 是用来防止过拟合的正则化项， λ 是正规则化因子，需要根据特定应用环境反复实验得到。 接下来通过随机梯度下降算法来优化损失函数，首先求参数P UK 和Q KI 的偏导数来确定梯度下降方向： ∂ c ∂ P U K = − 2 ( R U I − R ^ U I ) Q K I + 2 λ P U K (3) ∂ c ∂ Q K I = − 2 ( R U I − R ^ U I ) P U K + 2 λ Q K I (4) 其次通过不断的迭代计算来优化参数，直至参数收敛： P U K = P U K + α ( ( R U I − R ^ U I ) Q K I − λ P U K ) (5) Q K I = Q K I + α ( ( R U I − R ^ U I ) P U K − λ Q K I ) (6) α是学习速率，用来控制每次迭代的步长。
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user: 3. 加入偏置项的隐语义模型 在实际情况中，用户之间打分的差异或者项目本身质量的差异，会导致评分系统中分数差异较大。所以通过在隐语义模型中加入偏置项 [ 15 ] 来消除这一差异： (7) 其中， μ 是全局平均值， b u 是用户偏置项， b i 是项目偏置项。 预测评分被定义为： R ^ U I = μ + b u + b i + P U Q I (8) 目标函数为： C = ∑ ( U ， I ) ∈ K ( R U I − ( μ + b u + b i + P U Q I ) ) 2 + λ ‖ p U ‖ 2 + λ ‖ Q I ‖ 2 + λ ‖ b u ‖ 2 + λ ‖ b i ‖ 2 (9) 同理，求出四个参数的偏导数，然后更新参数为： Q K I = Q K I + α ( ( R U I − R ^ U I ) P U K − λ Q K I ) (10) P U K = P U K + α ( ( R U I − R ^ U I ) Q K I − λ P U K ) (11) b u = b u + α ( ( R U I − R ^ U I ) − λ b u ) (12) b i = b i + α ( ( R U I − R ^ U I ) − λ b i ) (13)
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user: 4. 小批量梯度下降法 下降梯度法分为随机下降梯度法、批量下降梯度法和小批量梯度下降法。 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)是对于每个数据都计算损失函数，然后求梯度更新参数。此方法有较快的计算速度，但是收敛性能较差，可能会在最优点附近左右摇摆，无法得到最优解。 批量下降梯度法(Batch Gradient Descent)是遍历所有数据后算一次损失函数，然后求解梯度更新参数。此方法可以得到全局最优解，但是每次更新参数时，都要把所有数据看一遍，导致了计算速度慢，计算量大。 为了克服两种方法的缺点，将两种办法进行了融合提出了小批量梯度下降法(Mini-Batch Gradient Decent)，这种方法在数据中每次随机抽取一小批数据，这样通过一批数据共同决定梯度方向，下降起来更加稳定，降低了收敛波动性。同时也减轻计算量，减少运行时间。
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user: 5. 基于小批量梯度下降法的个性化推荐模型 在增加偏置项隐语义模型的基础上，将小批量梯度下降法融入其中。其主要步骤是：将随机选择一定批量的数据，通过这一批量数据来共同决定步长的梯度方向，以减少了随机性与震荡性。 度量标准采用均方根误差RMSE (root-mean-square error)以及平均绝对误差MAE (Mean Absolute Deviation)。假设预测的用户评分矩阵为 R ^ U I ，对应的实际用户评分矩阵为 R U I ，N为用户进行打分物品的个数。RMSE计算公式： RMSE = ∑ ​ ( R U I − R ^ U I ) 2 N MAE计算公式： MAE = ∑ ​ | R U I − R ^ U I | N 两个度量值越小，代表预测的精度越准确。 主要算法流程如下： 输入：迭代步长steps，学习速率alpha，正规则化因子Lambda，批量大小batch_size 输出：RMSE，MAE a) 定义模型model： 定义全局偏置变量bias_global 定义用户的偏好bias_user 定义电影的偏好bias_item 定义用户和电影一个批量的偏好batch_bias_user， batch_bias_item 定义用户和电影的权重w_user， w_ite 给定批处理的用户和项的权重嵌入batch_w_user， batch_ w_ite b) 定义损失函数cost： 数据损失(data loss)= tf.nn.l2_loss(tf.subtract(真实值，预测值)) 正则化损失(正则化项*L2惩罚方式)= tf.multiply(regularizer ， penalty) 损失函数(cost) = 数据损失(data loss) + 正则化损失(正则化项*L2惩罚方式) 使用梯度下降训练train_loss = tf. train. Gradient Descent Optimizer (学习速率learning_rate= alpha).minimize (损失函数cost) c) 设置两个迭代器生成随机批次，用于训练和测试 d) 计算均方根误差RMSE = np.sqrt(np.mean(np.power((真实值-预测值)，2)))计算平均绝对误差MAE = abs(np.mean (真实值-预测值))