DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 文献综述 2.1. 研究现状 已有文献针对不同类型的网站信息呈现方式进行了研究。袁玉娇等(2016)从用户体验角度对手机购物网站界面进行优化设计。通过录像分析被试者的手机购物操作动线，基于用户体验的交互设计、人类工效学和系统布局设计SLP (Systematic Layout Planning)等理论和方法对网页进行了改善设计，证明动线分析和SLP方法对手机网页优化设计具有积极作用 [ 1 ]。邱长波(2016)针对移动互联网环境下网络信息平台消费者参与质量问题，借鉴环境心理学的S-O-R (Stimulus-Organism-Response)模型研究范式，引入品牌认知和品牌情感两种消费者内在状态作为影响中介，分析移动互联网背景下品牌信息内容呈现对品牌认知、品牌情感以及消费者参与的影响模型和作用机理。初步构建不同种类品牌信息内容呈现影响消费者参与的理论模型，深入剖析相应影响机理，为品牌信息内容呈现管理实践和理论研究提供借鉴 [ 2 ]。袁野等(2019)选取代表性的移动互联新闻客户端作为分析对象，用大数据和统计分析等方法对移动互联网新闻传播下多媒体信息呈现方式与用户点击行为、阅读模式等特征进行了分析，发现移动新闻客户端的信息展现量对用户点击量的边际效用递减，并且信息呈现方式在一定程度上影响用户的点击行为和浏览模式，为我国传统媒体和新兴媒体融合发展与转型升级提出了相关对策建议 [ 3 ]。易敏哲(2020)发现不同年龄层的心智模式差异导致其对交互界面信息呈现方式有各自偏好，从信息构架、图形设计和色彩应用三个方面归纳了界面视觉信息呈现方式与注意事项，以期为界面设计师提供参考建议 [ 4 ]。Cao等(2021)研究了网站链接的颜色显著性和位置对用户绩效、情感体验和接近规避趋势的影响。研究结果表明，将目标网站链接放置在左上角或使用显著的网站链接颜色，不仅会吸引用户的注意，而且增加了用户对网址导航网站的控制杆和接近行为，给用户带来更高的情感体验 [ 5 ]。 2.2. 研究目标 从以往的文献上看，已有研究很少对铁路12306 APP信息呈现方式进行研究，从研究方向来看，以交互设计和情感化设计为主，对信息呈现的研究较少。本文将从信息呈现方式对用户认知和使用效率的影响出发，通过研究，为铁路12306 APP呈现方式的选择提供科学依据，设计出更加符合用户认知规律和行为习惯，最终增加其下载使用量。
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user: 3. 信息呈现方式调查与结果分析 3.1. 研究目的与方法 基于卡诺模型设计关于铁路12306 APP信息呈现方式的调查问卷，通过发放调查问卷来收集用户对铁路12306 APP信息呈现方式的需求，并通过处理收集到的数据来进一步对当前铁路12306 APP的界面信息呈现方式进行改善，优化用户体验，让铁路12306 APP可以更好的满足用户需求，提高用户满意度。 3.2. 问卷调查对象与问卷设计 本次调查对象是铁路12306的用户。因为铁路12306 APP的使用者大部分为18~60岁人群，所以将此人群定位为调查主体。发放调查问卷的方式主要是将问卷星网站产生的电子问卷的链接发放给同学、朋友和亲人，并请他们对周围人群进行宣传与转发，以便回收到更多的调查问卷。 问卷主要设置为三部分：第一部分是用户个人信息，主要有性别，年龄；第二部分是用户使用该产品的频率，旨在了解用户对该产品有使用的需求，以及对产品的熟悉程度；第三部分是基于卡诺模型明确信息需求的提供和不提供对用户满意程度的影响。 3.3. 问卷调查结果分析 最终共收回了有效问卷66份，采用描述性统计方法分析样本基本信息。然后采用Kano评价分析表确定各信息需求的类型。最后，根据计算的Kano模型数值，绘制出Better-Worse散点图，做出更进一步的结果分析。 3.3.1. 样本的描述 用户的年龄不同，对产品信息的需求也不同。如表1所示，20~30岁的人数最多，有53人，占总人数的80.3%；30~40岁的有6人，占总人数的9.1%；10~20岁和40岁以上的分别有5人、2人，占总人数的7.6%、3.0%。这样的数据看起来差距过大，但事实上，20~30岁的人，正是80后、90后，他们跟随着互联网发展，对产品有更独特、新颖的见解；同时，20~30岁正是读大学、工作的年纪，相较于10~20岁的人，他们出行更加频繁，对产品体验更深入，在问题的回答中也会更加真实。 用户中每年出行次数5~10次的人数最多，有18人，占总人数的27.3%；出行10~15次的人数占比第二多，有17人，占总人数的25.8%；每年出行0~5次的人数有14人，占总人数的21.2%；每年出行20次及以上的用户有13人，占比达19.7%；15~20次出行的人数较少，有4人，占比为6.1%。这个问题的提问主要希望确认用户是有出门的需求，因此，减去较少的0~5次的出行人数，还有78.8%的用户每年都有5次以上的出行。这样的数据可以让我们确定较多的被调查者是有出行的需求，是可以继续后面的问题。 向用户提问使用该APP购票的次数，主要是希望能够确认到用户对该产品是有一定的了解，这样才能保证在接下来产品相关问题的回答结果可信。从表1中我们得知，使用该产品0~5次、20次及以上的都是15人，占总人数的22.7%；5~10次、10~15次的人数皆为17人，占总人数的25.8%；15~20次的人数较少，仅有2人，占总人数的3.0%。根据该数据结果我们可以确定，参与问卷回答的人中有77.3%的用户对该产品是有5次以上的使用次数，因此，他们对产品是有所了解的。 Table 1 Summary of dat 不同年龄层的需求占比 不同出行频率的占比 不同购票次数的占比 年龄 人数 占比 次数 人数 占比 次数 人数 占比 10~20岁 5人 0.076 0~5次 14人 21.20% 0~5次 15人 22.70% 20~30岁 53人 80.30% 5~10次 18人 27.30% 5~10次 17人 25.80% 30~40岁 6人 9.10% 10~15次 17人 25.80% 10~15次 17人 25.80% 40岁以上 2人 3.00% 15~20次 4人 6.10% 15~20次 2人 3.00% 20次及以上 13人 19.70% 20次及以上 15人 22.70% 表1. 数据汇总 3.3.2. Kano模型二维质量分析 我们将回收到的所有有效问卷，导入到SPSS数据编辑器中，利用SPSS中描述统计功能制成交叉表，按照Kano模型的要求，分别计算出A、R、I、O、M的具体数值(其中A是指魅力需求、O是指期望需求、M是指基本需求、R是指反向需求、Q是指无效需求。如果出现相同的结果，则判断的准则为M > O > A > I)，见表2。 Table 2 Classification of user requirements based on Kano mode 问题 A M I R O Kano模型 广告图片信息呈现 2 1 22 34 2 R 小图标图片色彩呈现 17 4 36 4 4 I 重要文字信息呈现 25 4 23 8 5 A 抢票日期信息呈现 37 2 11 1 15 A 密码信息呈现 6 2 42 14 2 I 旅游景区信息呈现 10 2 42 4 8 I 表2. 基于Kano模型的用户需求分类 由表2可知：APP界面中使用较大的广告图片属于反向需求；对界面中小图标的颜色和文字、界面中查看内容时密码登录与界面中周围景区的文字图片设置属于无差异需求；主界面中抢票日期提醒的设置和界面中重要的文字设计加粗属于期待型需求。 最后，为了进一步明确上述Kano模型的结果增加或减少后对用户满意度产生的影响，我们还可以使用Better-Worse系数对结果进一步的分析。 Better (增加后的满意系数)：是指增加后的满意系数。通常Better的数值为正，表示如果能够满足某种信息属性的话，用户满意度会提升；当正值越大或越接近于1，就表示了用户满意上的影响也就越大，用户的满意度提升带来的影响效果也就越强，上升的也就比较快。 Worse (消除后的不满意系数)：是指消除以后用户产生的不满意系数。通常Worse的数值为负，表示如果不提供某种信息属性的话，用户的满意度就会降低；当其值越接近−1，那就表示会对用户不满意的影响越大，满意度降低的效果越强，下降的也就越明显。 Better = ( A + O ) / ( A + O + I + M ) (3-1) Worse = − 1 * ( O + M ) / ( A + O + I + M ) (3-2) 根据公式3-1、公式3-2，分别计算出6个问题的Better-Worse，将计算出的这些数据输入至SPSS数据编辑器中，制成Better-Worse散点图，如图1： 图1. Better-Worse 散点图 图1中横坐标为用户不满意度降低指数，纵坐标为用户满意度提升指数。为了更好的分析结果，我们将图中四个部分命名为四个区域。位于第一区域的是APP界面中重要文字的设计加粗，从Better和Worse数值分布我们得知，当该部分的信息需求充分实现，那将极大的提升用户的满意度，若未能实现，也并不会促使用户的不满意度上升。位于第二区域的是APP界面中设有抢票日期提醒，当该部分的信息需求实现时，可以直接的提升用户满意度，若未能充分的实现，也将直接的降低了用户满意度；位于第三区域的信息需求是APP界面中小图标图片的颜色和文字、APP界面中登录时的密码文字登录、APP界面中设有周围景区的文字图片介绍、APP界面中使用较大的广告图片，如若该区域的需求得到了充分的实现，对用户满意度的影响并不是非常的明显，不过，它可以在很大程度上降低用户的不满意度，所以，我们还是要对该区域做出足够的重视。由于问题数量不多，我们并没有问题处于第四区域，但我们可以知道的是，第四区域的信息需求对用户满意度及不满意度都不产生影响。
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user: 4. 结论与建议 本文在铁路12306 APP使用体验的基础上，最终总结出六个问题，将这些问题按照Kano模型的要求，进行问卷设计和发放。通过对问卷结果进行分析，得到了需求的分类如下：用户对APP界面中使用较大的广告图片属于反向需求；用户对界面中小图标的颜色和文字、界面中查看内容时密码登录与界面中周围景区的文字图片设置属于无差异需求；用户对主界面中抢票日期提醒的设置和界面中重要的文字设计加粗属于期待型需求。之后又对需求类型进行了Better-Worse的计算与绘制，明确了以上问题完善的方案，并对此提出以下建议： (1) 铁路12306 APP界面中的广告占位较大，且和搜索信息栏混合在一起，给用户的使用增添了很多困扰。我们可以考虑将广告位置留做他用，在界面的搜索历史下方设置一个广告，该位置在整个界面的中等偏下的位置，但依然在具有一定吸引力的同时也不会抢了主要信息的位置。界面中过大的广告图片，影响用户的体验，用户相对于广告图片的显现形式，更加期待较小的广告图片呈现； (2) 用户对抢票日期提醒的设置属于期望型需求，这一处的改善，可以使用户的满意度大幅增长。在之后的Better-Worse数据分析中，我们也了解到，如果该需求不能满足用户，用户的满意度也会快速下降。因此，对于交通出行类APP，增设抢票日期提醒，更加符合用户的使用期待，可以增加用户体验的效果； (3) 手机的界面比较小，界面中需要呈现的内容比较多，如若不能对重要的信息加以不同的设计，用户在使用的过程中比较容易产生困扰。因此我们考虑可以将重要的文字加粗设计，或者独特设计。通过将界面中重要的文字加粗设计，用户能够更加快速的找到自己的需求，在满足用户的使用习惯同时也能提升用户体验的效果。 (4) APP界面中的小图标使用较多的颜色和文字，这种信息呈现方式相对于单色的图标设计，可以给用户带来多层次的视觉体验，提高图标的吸引力。因此，对于APP中小图标的设计，使用较多的颜色和文字更符合用户的体验需求，很大程度上降低用户的不满意度。 (5) 在登录APP时，使用保密效果好，但是操作复杂的密码登录，使用户在使用过程中增加了使用难度，影响用户体验效果。通过Better-Worse数据分析，我们了解到，在APP登录过程中用户更喜欢操作简单的手势登录，而非密码登录。因此，我们考虑初次使用APP的登录过程中使用保密性强的密码登录，但在之后APP的登录操作中使用更加便捷的手势登录，进而提升用户的体验效果； (6) 对于APP界面中设有周围景区的文字图片介绍，该种信息呈现方式可以使用户更快捷地了解周围的景区设置，规划出行方案。通过增设界面中景区的文字介绍，用户可以根据需求规划旅游线路，在增加景区用户量的同时，满足用户需求，提升产品竞争力。 本文通过Kano模型确定了铁路12306 APP信息呈现方式对用户需求的影响，明确了信息呈现方式对用户满意度提升的影响，不仅为铁路12306 APP改善提供了依据，帮助其提升产品竞争力，抢占市场份额，同时也为其他交通出行类APP设计与优化提供了参考。
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user: 摘要 有机磷农药残留进入人体内后会使人产生严重的神经功能紊乱甚至死亡，现今，有机磷农药品种繁多，也逐渐迈向超高效低残留的高效环保型的发展趋势，在环境和农产品的残留很低。因此，有必要建立高灵敏度、特异性强的检测方法以应对苛刻的检测条件。荧光检测分析法灵敏度高且具有高选择性，分析简便、仪器设备简单，在有机磷农药检测中极具应用潜力。量子点在分析领域中的应用是近些年领域研究的热点之一。因此，本文综合概述了量子点及其作为荧光探针在有机磷农药残留检测中的应用。
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user: 1. 引言 农药由于具有速效、高效、方便、适应性广、经济效益显著等特点而被广泛应用于害虫防治，主要应用于农业杂草和病虫害防治，此外也应用于家庭园艺、公共空间的护理和工业消毒。目前使用的农药种类主要包括有机磷类、有机氮类、拟除虫菊酯类农药。其中有机磷农药属于高毒性农药，研究人员是磷酸酯结合到各种各样的醇，由200多种化学物质组成，其中大多数是脂溶性 [ 1 ]，由于其持久性较低，目前在农业和病媒控制中应用最广泛。长期大量地使用农药，在得到效益的同时，也产生了广泛的副作用。土壤中过量的农药对环境造成的影响包括酸化、肥力和微生物多样性减少、动物破坏和水污染，对生态环境造成严重的污染与危害。在食品安全乃至人们的日常生活方面，农药残留污染已成为一个非常严重的问题。因此，如何切实有效地控制、监测农药污染，成为人们非常关心的问题。 目前，用于检测农药的分析方法主要有生物传感器技术 [ 2 ]、免疫检测技术 [ 3 ]、气相色谱法 [ 4 ] [ 5 ]、高效液相色谱法 [ 6 ]、色–质连用技术 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 等，尽管这些方法具有检测限低、重现性好等优点，但它们都有仪器价格昂贵、前期处理繁琐、程序耗时、需专人使用等特点使普及应用受到限制 [ 10 ]。荧光分析法以操作简单、灵敏度高、快速、重现性好等优点越来越受到人们的关注，特别是荧光传感器，是提高检测限的一个很好的选择 [ 11 ] [ 12 ]。目前，荧光分析用于有机农药检测的报道大部分集中于有机磷农药 [ 13 ]。 量子点是21世纪分析领域的一匹黑马，它具有制备简单、量子产率高、光稳定性好、发射波段可调等优点 [ 14 ] [ 15 ]。将量子点的独特光学特性与荧光传感方法高灵敏度、高选择性的优势相结合，可以构筑一系列具有优越性能的荧光传感器，从而实现对分析物的实时、灵敏、可视化在线检测。本文以量子点的类型进行分类，综述了近年来基于量子点材料荧光传感器在机磷生物农药检测方面的研究进展。
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user: 2. 量子点材料 量子点指有限阈效应的纳米粒子，一般是三维尺寸小于100纳米的半导体，当半径小于对应材料的激子玻尔半径会有量子尺寸效应。量子点材料通常由II族~VI族或III族~V族元素组成，也可以是两种或两种以上的复合材料组成球形、类球形壳核包裹的纳米材料。量子点可大致分为半导体量子点与碳量子点(carbon dots， CDs)。半导体量子点，主要由II~VI族或III~V族元素组成，但这些量子点一般有毒，对环境也有很大的危害。碳量子点在光稳定性、化学惰性、成本效益、低毒性、良好的生物相容性以及可调光致发光等方面的优异性能使其在许多新的应用中优于传统的荧光探针，主要分为两类：碳点(CDs)和石墨烯量子点(GQD)。CDs 作为一个新世纪的新材料，不仅拥有传统量子点的优秀荧光性能，而且继承了碳材料的生物相容性、低毒性等优势。制备CDs所需的碳源来源广泛，且价格低廉。所制备的CDs 荧光性能稳定，随着激发波长的红移而红移，且无光闪烁现象，具有非常大的潜力和优势 [ 16 ]。GQD归为具有石墨片层结构以及较大的网状sp 2 共轭岛屿结构的碳量子点，但由于其独特的结果在分析领域具有广泛的应用。因此，本文主要从半导体量子点，碳量子点和石墨烯量子点三方面分类，综述其作为荧光探针在农药残留检测中的应用。
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user: 4. 结论与展望 本文系统地评述了量子点荧光探针在有机磷农药残留检测方面的应用。尽管量子点在农药残留的检测方面已经取得了一些进展，但仍存在很大的发展空间。对于作信号指示的量子点，目前所合成的量子点的量子产率都偏低，需要调整合成材料、合成条件和表面掺杂来获得高量子产率；半导体量子点潜在的毒性限制其实际应用，而无毒害作用、对环境的危害小的碳量子点量子产率一般不高。对于作目标识别的识别单元，酶易变性、制备工艺复杂、纯化成本高，MIP的制备通常在较高温度(60℃)下进行或由紫外光引发，热稳定性或光稳定性差的分子不能作为模板，而基于CDs的农药适体传感器的报道很少，且大多受到背景干扰的限制，无法实现现场分析。因此，致力于研究低毒、量子产率高、识别单元优异的量子点荧光探针是必要的。相信随着合成技术的发展和理论研究的深入，量子点荧光探针将在农药残留检测及其它多个研究领域展现出更加广阔的发展前景，产生更加深远的影响。
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user: 摘要 仿生分形树状微通道具有速度分布均匀、传热效率高等特点，目前得到广泛的研究。本文在定横截面积和定水力直径的条件下，根据单条微通道进口截面的不同高宽比(0.333、1、2、4)，各构建出4种分形树状微通道，数值研究了不同Re下微通道的传热、流动以及综合性能。研究发现，微通道的Nu和压降ΔP均随着高宽比的增加而增大。但微通道的最高温度T max 反而随Nu的增加而增加。其中DJM-0.333和DSL-0.333的T max 最小，具有更好的散热性能。对综合性能进行分析后，发现不同微通道的COP均随Re的增加而减小，DJM-0.333具有最高的COP，而DJM-4 (DSL-4)的COP最小，且前者比后者平均高37%。进一步得出DJM-0.333具有最佳的散热性能。
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user: 1. 引言 时代飞速发展的背景下，电子产品越来越趋于轻薄和便捷。然而，电子元器件的小型化同样也伴随着其热流密度的快速增长，因此如何解决电子元器件的散热成为一个关键问题。相比于常规尺寸的散热器，微通道散热器的热阻更低，体积更小，散热效率更高，可以更高效地解决高集成芯片的散热问题。 1981年，受自然界中网络结构与人体循环结构的启发，Bejan [ 1 ] 首次提出了一种微通道网络结构，并将其称为分形微通道。截止目前，不少学者对分形树状微通道的传热和压降性能进行了大量的研究。徐国强等人 [ 2 ] 研究了Y形微通道的流动特性和散热特性，探究了Y形的分叉角度对于散热器性能的影响。发现Y形微通道散热器的换热效果优于直通道，且Y形散热器的压降更小。侯亚丽和汪建文 [ 3 ] 通过改变分形微通道结构参数，使用实验的方法研究了不同水力直径、深宽比和长径比对微通道内流体流动特性的影响。结果发现，深宽比的增加会增大摩擦系数，而水力直径和长径比的增加则会减小摩擦系数。Zhang等 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 对不同高宽比的分形微通道、S形微通道和长直微通道进行了研究，发现分形结构和弯曲结构都会增大压降，但也增强了换热效果，且更大的高宽比会导致更大的压降和更小的换热系数。Carlos [ 7 ] 等人在前人研究基础上，进一步模拟研究了Ψ与Y形结构，发现与Ψ形结构相比，Y形结构具有更好的传热特性，且换热热阻更小，表面温度更均匀。谭慧等人 [ 8 ] 在植物叶脉结构的基础上，设计了一种叶脉型微通道热沉结构。与平行微通道比较，叶脉型传热效率更高，温度分布更为均匀，压力损失更小。Liang [ 9 ] 等采用实验与数值相结合的方法研究了Y形分形微通道内的流动与传热，并提出了一种改进的新结构，进一步提高了微通道传热性能，并使底壁具有更均匀的温度分布。Huang [ 10 ] 等人考虑到仿生分形与变截面的耦合效应，首次提出了具有可变截面的树形微通道(TMHS)，对其传热、流动以及综合性能进行了数值研究，并与传统的光滑TMHS进行了比较。结果表明，变截面结构可以进一步提高TMHS的传热性能，但同时也增加了压降。石瀚楠等 [ 11 ] 在给定脉管通道总体积和热沉上表面面积的约束条件下，对树状脉管通道热沉进行了数值研究，发现“辐射 + 树状”复合脉管通道的构形设计能进一步降低最大温差和当量热阻。 当前对于分形微通道的研究主要集中结构及参数变化上，对不同高宽比的研究较少。为了进一步补充分形微通道的散热研究，本文通过ANSYS FLUENT V19.2对分形树状微通道的传热与压降特性开展数值研究，探究了在定横截面积和定水力直径下，分形树状微通道的努塞尔数Nu、压降ΔP和综合性能COP随高宽比的变化规律，并结合温度云图分析了微通道壁面温度的变化情况，为分形树状微通道散热器的工程应用、优化设计和科学研究提供参考依据。
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user: 2. 数值模型 2.1. 物理模型 基于Murray定律 [ 12 ] 设计分形树状结构： L k + 1 L k = n − 1 / E (1) D k + 1 D k = n − 1 / A C (2) 每个通道在下一级有两个分支，分叉角为180˚，即n = 2，该结构有4个层次(k = 0， 1， 2， 3)。第(k + 1)层的通道长度(L k +1 )与第k层的通道长度(L k )之比和通道直径(w k+ 1 )与(w k )之比均为定值，其单条通道结构示意图如图1。E = 2是分形的欧氏维数，D k 和L k 代表k级的水力直径和通道段长度。为了使泵浦功率最小化，根据Murray定律，AC = 3。 图1. 分形树状单条通道 定横截面积条件下，保持单条微通道进口截面处，微通道的宽度w和高度h的乘积为定值a = 1 mm 2 ，多次改变微通道的高宽比b = w/h，其值为0.333、1、2、4。本研究中初始模型为具有三个分叉的分形微通道DJM-4 (表示恒定横截面积–高宽比)，整个微通道散热器的几何尺寸为：长度L = 37.5 mm，宽度W = 22 mm，高度H= 2 mm。DJM-4的示意图如图2所示。 图2. 分形树状微通道。(a) 树状微通道结构示意图；(b) 物理模型 定横截面积下模型的具体结构参数如表1所示，单位mm。 Table 1 Specific structural parameters of each model under a fixed cross-sectional are 名称 第0级 第1级 第2级 第3级 h 0 w 0 L 0 h 1 w 1 L 1 h 2 w 2 L 2 h 3 w 3 L 3 DJM-0.333 1.73 0.58 14.6 1.73 0.44 10.4 1.73 0.33 7.3 1.73 0.26 5.2 DJM-1 1 1 14.6 1 0.67 10.4 1 0.46 7.3 1 0.34 5.2 DJM-2 0.71 1.41 14.6 0.71 0.82 10.4 0.71 0.52 7.3 0.71 0.36 5.2 DJM-3 0.5 2 14.6 0.5 0.89 10.4 0.5 0.5 7.3 0.5 0.34 5.2 表1. 定横截面积下各模型具体结构参数 定水力直径的条件下，保持单条微通道进口截面处的水力直径D 0 为定值a = 0.8 mm，多次改变微通道的高宽比b = w/h，其值为0.333、1、2、4。初始模型DSL-4 (表示恒定水力直径–高宽比)与前者中DJM-4的几何尺寸一致。 定水力直径下模型的具体结构参数如表2所示，单位mm。 Table 2 Specific structural parameters of each model under constant hydraulic diamete 名称 第0级 第1级 第2级 第3级 h 0 w 0 L 0 h 1 w 1 L 1 h 2 w 2 L 2 h 3 w 3 L 3 DJM-0.333 1.6 0.53 14.6 1.6 0.4 10.4 1.6 0.3 7.3 1.6 0.23 5.2 DJM-1 0.8 0.8 14.6 0.8 0.54 10.4 0.8 0.37 7.3 0.8 0.27 5.2 DJM-2 0.6 1.2 14.6 0.6 0.69 10.4 0.6 0.43 7.3 0.6 0.3 5.2 DJM-3 0.5 2 14.6 0.5 0.89 10.4 0.5 0.5 7.3 0.5 0.34 5.2 表2. 定水力直径下各模型具体结构参数 2.2. 控制方程 为了简化控制方程，作出以下合理假设： 1) 流体是不可压缩的 2) 重力和粘性耗散的影响可以忽略不计 3) 可忽略的辐射热传递 4) 流体和固体材料特性是恒定的 基于以上假设，控制方程如下： 连续性方程： ∂ ρ ∂ t + ∂ ( ρ μ j ) ∂ x j = 0 (3) 动量方程： ρ ∂ k ∂ t + ρ ∂ ( μ j k ) ∂ x j = ∂ p ∂ x j [ ( μ + μ i σ k ) ∂ k ∂ x j ] + η t ∂ μ i ∂ x j ( ∂ μ i ∂ x j + ∂ μ j ∂ x i ) − ρ ε (4) ρ ∂ ε ∂ t + ρ ∂ ( μ j ε ) ∂ x j = ∂ ∂ x j [ ( μ + μ t σ ε ) ∂ ε ∂ x j ] + c 1 ρ S ε − c 2 ρ ε 2 k + v ε (5) c 1 = max [ 0.43 ， η η + 5 ] ;     η = S k ε ;     S = 2 S i ， j S i ， j ;     S i ， j = 1 2 ( ∂ μ i ∂ x j + ∂ μ j ∂ x i ) (6) 式中： c 2 = 1.9 ;     μ l = c μ ρ k 2 ε ;     σ k = 1.0 ;     σ ε = 1.2 (7) 能量方程： ρ ∂ T ∂ t + ρ ∂ ( u i T ) ∂ x i = λ c p ∂ 2 T ∂ x i 2 (8) 2.3. 网格划分及边界条件 计算模型的网格采用Ansys Mesh软件生成，积液槽与固体部分采用非结构化四面体网格，树状通道内的流体部分通过扫掠式网格划分方法得到规整的结构化六面体网格。其平均网格正交质量为0.77，说明具有较好的网格质量。其网格划分示意图如图3所示。 图3. 分形树状微通道网格划分示意图 边界条件如图4所示。 图4. 边界条件示意图 材料设置：流体材料选择去离子水，固体材料选择铜。 进口边界：采用恒定速度进口，分别为8、10、12、14、16、18 m/s，进口初始温度为293 K。 出口边界：选择压力出口，其静压为0 Pa。 微通道底壁边界：恒定热流密度边界，热流密度q = 5 × 105 W/m 2 。 流固接触面：流体与固体之间采用耦合、无滑移边界条件，其余为绝热壁面。
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user: 3. 数据处理 将模型的网格导入FLUENT软件中进行数值模拟，通过改变进口速度，研究不同Re对分形树状微通道的传热与流动特性的影响，其结果由下列公式计算。 Re的计算公式表示： R e = ρ f u i n D h u f (9) 努塞尔数Nu的计算公式： N u = h m D h k f (10) 换热系数h m 计算公式： h m = q w A q A w ( T w − T m ) (11) 其中，T m 为流体平均温度，其计算式为： T m = T i n + T o u t 2 (12) 性能系数(COP， Coefficient Of Performance)，表示微通道散热器的综合性能，其物理意义为流体吸收的流量与泵功率的比值，具体公式 [ 13 ] 如下： C O P = Q f P p = Q f Δ p ⋅ V (13) Q f 表示流体吸收的热量， Q f = m C p ( T o u t − T i n ) ，微通道进口质量流量 m = V ρ f = v A c ρ f ，v为流体进口速度，A c 表示微通道进口的横截面积，ρ f 为流体密度，C p 为流体的比热，T out 是流体出口的温度，T in 是流体进口的温度。ΔP为压降。V表示体积流率，V = vA c ，v为流体进口速度，A c 表示微通道进口的横截面积。
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user: 4. 模型计算结果分析 4.1. 数值方法可靠性验证 4.1.1. 网格独立性验证 网格的数量会对数值模拟产生一定程度的影响，网格数量太少，会导致模拟的结果不够精确，误差较大。而当网格数量过多时，则会造成较大的计算成本。所以选择合适的网格密度显得尤为重要。以微通道模型DJM-4为例，验证网格无关性，其网格数量分别为38万、58万、131万，在入口速度为8 m/s时，验证结果如表3所示。综合比较得出，58万网格数量既满足计算精度，也节省了模拟时间，效率更高。 Table 3 Grid independence verification result 网格数量 出口流体温度(K) 误差(%) 努塞尔数 误差(%) 38万 309.03 0.06 23.01 0.30 58万 309.13 0.03 23.06 0.08 131万 309.22 - 23.08 - 表3. 网格无关性验证结果 4.1.2. 模型验证 为验证数学模型的可靠性，以Qu [ 14 ] 等人和Chai [ 15 ] 等人的几何模型作为参考，验证数值方法。如图5和图6所示，为微通道基底温度随流体流动方向的变化曲线，其模拟结果与他人实验结果有很好的一致性，其最大偏差不超过10%。造成偏差的主要原因为实验仪器的精度、实验过程中的操作误差等。综合分析上述结果，认定本文的模拟研究结果与其他学者的结果不存在较大偏差，研究结果具有参考性。 图5. 模拟结果与Qu等人实验结果的比较 [ 14 ] 图6. 模拟结果与Chai等人模拟结果的比较 [ 15 ] 4.2. 定横截面积下不同高宽比微通道的散热性能研究 图7是在入口速度为10 m/s (Re = 9952)的情况下，四种不同结构参数的分形微通道流体部分中间截面的温度云图：图7(a) DJM-0.333；图7(b) DJM-1；图7(c) DJM-2；图7(d) DJM-4。微通道散热器外侧的温度明显高于其他区域的温度，且越靠近通道，散热器的温度越低。DJM-0.333温度分布最均匀，换热效果较好。 图7. 定横截面积下微通道温度云图 当Re相同时，DJM-0.333的温度最低，且流体进口速度为8 m/s (Re = 7962)时，DJM-0.333最高温度为352℃。散热器温度随着高宽比的增加而越来越高，DJM-4最高温度低于DJM-2，高于DJM-1。不同进口流速下4个分形微通道的最高温度如图8所示。当Re增加时，散热器的温度随Re的增加而降低，流体进口速度达到18 m/s (Re = 17914)时，DJM-2的最高温度为333.5℃，比DJM-0.333的最高温度高3.5℃，而这是由于总传热面积随高宽比的增加而减小导致的。因此，DJM-0.333具有最好的散热性能。 Nu随Re的变化如图9所示，随着Re的增大，Nu也随之增大。而在Re相等的情况下，散热器的Nu随着单条微通道进口截面高宽比的增加而增大，DJM-4的Nu最大，其入口流速达到18 m/s (Re = 17914)时，Nu达到最大值为42.44，DJM-0.333的Nu最小，为23.85。DJM-4的Nu在入口流速8 m/s (Re = 7962)增长到18 m/s (Re = 17914)的过程中，从23.06快速增加到42.44，DJM-4的Nu涨幅最大，而DJM-0.333的Nu在此过程中，从14.27缓慢增长到23.84，其中DJM-0.333的涨幅最小。 4种分形微通道的压降ΔP与Re的关系如图10所示，当Re增加时，ΔP也随之增加。Re ≤ 15，000时，ΔP增加的速率较小，Re > 15，000时，ΔP增速上升。在相同Re的条件下，微通道散热器的ΔP随着高宽比的增加而增大。其中DJM-0.333的ΔP最小，DJM-4的ΔP最大。入口速度为8 m/s (Re = 7962)时，DJM-0.333的ΔP为70.22 KPa，DJM-4的ΔP为96.16 KPa。在研究范围内，ΔP变化最小的是DJM-0.333，其最大ΔP为346.56 KPa，而DJM-4的ΔP变化最大，其最大ΔP为480.79 KPa。 图8. 不同Re下微通道的最高温度T max 图9. 不同Re下微通道的Nu 图10. 不同Re下微通道的压降ΔP 4.3. 定水力直径下不同高宽比微通道的散热性能研究 图11是在入口速度为10 m/s (Re = 9952)的情况下，四种不同结构参数的分形微通道流体部分中间截面的温度云图：图11(a) DSL-0.333；图11(b) DSL-1；图11(c) DSL-2；图11(d) DSL-4。 图11. 定水力直径下微通道温度云图 当入口流速相同时，DSL-0.333的最高温度最小，入口流速为8 m/s (Re = 7962)时，最高温度为348℃，定水力直径下，4种分形微通道随着高宽比的增加，其最高温度越来越大，DSL-4最高温度为361℃。不同进口流速下4个分形微通道的最高温度如图12所示。随着Re的增加，散热器的温度也随之降低，进口流体速度达到18 m/s (Re = 17914)时，DSL-4的最高温度为332.4℃，比DSL-0.333的最高温度高4.6℃。 图12. 不同Re下微通道的最高温度T max 如图13所示，Nu随Re的增加而增加。在水力直径相同，恒Re的情况下，越大的高宽比，其努塞尔数也越大，DSL-4的Nu大于DSL-1，小于DSL-2。当进口流速为8 m/s (Re = 7962)时，DSL-2的Nu最大为23.97，与最小值相差7.64。当入口流速达到18 m/s (Re = 17914)时，DSL-2的Nu最大，其值为43.27，DSL-0.333的Nu最小，其值为27.5。DSL-4的Nu在研究范围内从23.06快速增加到42.44，其涨幅最大，而DSL-0.333的Nu从16.33缓慢增长到27.5，涨幅最小。 图13. 不同Re下微通道的Nu 图14为微通道的压降ΔP随不同Re的变化。在相同Re的条件下，ΔP随着高宽比的增加而增大。入口速度为8 m/s (Re = 7962)时，DSL-0.333的ΔP最小，ΔP为74.58 KPa，此时，DSL-4的ΔP最大，为96.16 KPa。当进口流速从8 m/s增加到18 m/s时，ΔP变化最小的是DSL-0.333，其ΔP最大达到367.68 KPa，ΔP变化最大的是DSL-4，其值为480.79 KPa。 图14. 不同Re下微通道的压降ΔP 4.4. 综合性能研究 如图15所示，不同微通道的COP随Re的增加而减小。DJM-0.333具有最高的COP，而DJM-4 (DLS-4)的COP最小，前者比后者平均高37%。而较高的COP，则表明在相同的泵功功率下，具有更好的传热性能。定截面和定水力直径条件下的微通道散热器的COP均随着高宽比的增加而随之减小，然而换热系数是随之增大的。显然，换热效果在得到了改善的同时也伴随着压降的急剧上升，且压降的增加比传热系数增加的更明显。 图15. 不同Re下微通道的性能系数COP
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user: 5. 结论 通过数值模拟的方法对定截面与定水力直径下的分形树状微通道进行了研究分析，得到了微通道传热与流动的特点，结论如下： 1) 在单条通道定截面与定水力直径的条件下，通过改变高宽比，设计了7种不同分形树状微通道结构，对比分析了其传热和流动特性。结果表明，定截面与定水力直径下，微通道的Nu和压降ΔP均随着高宽比的增加而增大。然而由于总传热面积随高宽比的增加而减小，微通道的最高温度T max 并没有随Nu的增加而降低，反而随Nu的增加而增加。相比于其他结构，DJM-0.333和DSL-0.333的T max 更小，具有更好的散热性能。 2) 对得到的不同分形树状微通道的综合性能进行分析，发现不同微通道的COP均随Re的增加而减小，DJM-0.333具有最高的COP，而DJM-4 (DLS-4)的COP最小，且前者比后者平均高37%。因此，进一步得出DJM-0.333的分形树状微通道结构具有最佳的散热性能。
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user: 摘要 随着经济的发展，旅游逐渐成为人们生活的刚需，但计划行程、旅途的疲惫常常牵绊住人们外出的步伐。因此，本文基于北京市景点的文本评论运用LDA模型、K均值聚类进行主题提取、运用TF-IDF值进行评价打分为用户推荐最适宜的景点，节省了用户阅读攻略、规划行程的时间。不同于以往的数据分析，文本评论可以更直接反映用户的想法、更接近实际。除此之外，对于被选出来的景点，通过转化为旅行商问题，运用运筹学的蚁群算法为用户合理规划路线，减少步行时间以及交通时间。
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user: 1. 引言 随着旅游业的快速发展，旅游逐渐成为推动我国经济发展的主要动力，同时随着人们生活水平的逐渐提高，假期出游成为人们放松身心和缓解工作疲劳的主要方式。然而在旅游过程中，旅游路线的规划一直是令人头疼的问题，需要考虑时间、费用、偏好等等因素，同时还要在网上查阅许多的资料。面对这一问题，有许多的学者都进行探究，通常将旅游路线规划问题简记为TSP问题 [ 1 ] [ 2 ]。张宇菲，彭旭等人 [ 1 ] 利用0-1数学规划模型，建立以总旅游时间最短为目标函数的模型，对201个国家5A级景点为目的地，进行探究得到结果；同时，还利用TOPSIS模型，对各景点的决策指标进行赋权，对前文的模型进行改进，并得到优化后的结果。刘忠花，李宪印等人 [ 3 ] 同样是利用201个国家5A景点为旅游目的地，将TSP问题划分为3个阶段，利用遗传算法进行路线规划和调整新的赋权图，得到路线结果。徐锋，杜军平 [ 4 ] 利用蚁群算法进行旅游路线规划，还提出了相关的改进算法——偶遇算法，提高了蚁群算法中的蚂蚁一次周游的质量。在实际应用中，考虑了现实景区载荷的均衡性。 本文基于以上学者的研究思路和结果，提出一种基于主题分类的旅游路线推荐规划模型，具有创新性，并以北京市为例阐述该模型的建立过程。首先，运用熵权法筛选得到52个最受欢迎的景点，并爬取其文本评论数据。然后，通过LDA主题模型和K-means聚类方法确定各景点对应的可供用户选择的标签。接着，运用TF-IDF值确定同一个标签下各景点的推荐顺序，并综合用户自定义的标签权重，确定多标签下景点的推荐顺序。最后，设定“多日游”和“一日游”场景，分别用蚁群算法解决路线规划的TSP问题。
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user: 2. 数据的选取与文本预处理 2.1. 景点的选取——熵权法 对携程网 1 公布的北京景点名单进行爬取，得到5491个景点的评分及评论数。对评论数小于400的景点以及大景点下的小景点(例如故宫里的太和殿)进行剔除。通过高德地图APP，得到截至2021年4月1日的高德用户近一个月导航去过的游览数据。 由于景点评分的差异性较小、部分景点很受欢迎但其评论数较少，近一个月内导航去过数据可以反映潮流热门的情况，考虑将这三者结合起来得出“受欢迎度”综合得分，将评分较低的景点进行剔除。熵权法可以通过使用信息论中信息熵这个工具，来计算权重，给出综合得分。故运用熵权法计算三个数据的权重，其具体步骤如下： 步骤一：对n个样本，m个指标，则 x i j 为第i个样本的第j个指标的数值。 ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) 步骤二：对指标进行归一化处理，归一化后的数据 x ′ i j 仍记为 x i j 。 正向指标： x ′ i j = x i j − min { x 1 j ， ⋯ ， x n j } max { x 1 j ， ⋯ ， x n j } − min { x 1 j ， ⋯ ， x n j } 负向指标： x ′ i j = max { x 1 j ， ⋯ ， x n j } − x i j max { x 1 j ， ⋯ ， x n j } − min { x 1 j ， ⋯ ， x n j } 步骤三：计算第j项指标下第i个样本值占该指标的比重： p i j = x i j ∑ i = 1 n x i j 步骤四：计算第j项指标的熵值 e j = − k ⋅ ∑ i = 1 n p i j ⋅ ln ( p i j ) ，其中 k = 1 ln ( n ) > 0 ，满足 e j ≥ 0 步骤五：计算信息熵冗余度(差异)： d j = 1 − e j 步骤六：计算各项指标权重： w i = d j ∑ j = 1 m w j ⋅ x i j 步骤七：加权计算得到综合评分 s i = ∑ j = 1 m w j ⋅ x i j ，   i = 1 ， ⋯ ， n 由熵权法计算结果得： 综合得分 = 0.3208 * 高德近一个月人次 + 0.0127 * 携程评分 + 0.6665 * 评论数 综合得分最高为100分，最低为0分，分数越高说明该景点越受欢迎。经过筛选得到52个景点，其评分结果的热力图 2 展示见图1。 2.2. 景点文本数据的选取与预处理 首先，通过后羿采集器对52个景点在携程网、美团网、穷游网截至到2021年4月14日的评论数据进行爬取，得到88，486条数据。然后用python对数据进行去重、去除无效评论的处理，并去除评论数据中的特殊符号与表情等。最后，运用python的jieba程序包进行停用词处理及中文分词，为后续的建立模型做准备。 图1. 北京城区景点得分热力图
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user: 3. 景点的主题词分析 在该部分主要通过文本挖掘的方法得出可供用户选择的标签。首先，通过LDA主题模型提取各景点的分主题及其主题词；然后，通过K-means聚类方法根据主题词将分主题聚为六类，并通过总结每个类别的景点特点确定景点的标签。 3.1. 景点的主题划分——LDA模型 LDA [ 5 ] 是一种文档主题生成模型，也是一种非监督的机器学习技术，常称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。它认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到，其中文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。 步骤一：基于各景点的中文分词，运用LDA模型，提取各景区的三个主题和十个关键词。 步骤二：通过逐一分析各景点的主题词提取结果，修改逐个景点的主题数，但不修改主题词数目，得到更符合实际的各景点分主题。其中北海公园和朝阳公园的主题划分结果见表1： Table 1 Topic division results (Partial 主题一 主题二 主题一 主题二 白塔 休闲 建筑 项目 皇家 白塔 休闲 很大 园林 双桨 很大 玩 九龙壁 荡起 设施 游乐 建筑 开心 建筑 孩子 游玩 玩 城市公园 游玩 琼岛 拍 面积 设施 完整 荷花 拍照 娱乐 划船 小船 娱乐 小朋友 双桨 女儿 游玩 面积 表1. 主题划分结果(部分) 3.2. 主题词的提取——K-Means文本聚类 步骤一：根据从景点提取出来的分主题的主题词，运用R语言的tm包生成词频权重矩阵，再进行降维处理得到标准数值矩阵 步骤二：通过R语言的k-means函数，运用无监督的K均值聚类法 [ 6 ] 将分主题进行聚类。 1) 适当选择c个类的初始中心； 2) 在第k次迭代中，对任意一个样本，根据词频求其到c各中心的欧式距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类； 3) 利用均值等方法更新该类的中心值； 4) 对于所有的c个聚类中心，如果利用2) 3)的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。 步骤三：通过聚类分析，将前面某景点分主题进行了合并，得到24个景点具有两个主题，28个景点仅有一个主题。通过生活经验，确定聚为六类符合客观实际，并通过人为微调以及根据景点名称的聚类结果，进一步地得到景点标签，并命名为休闲–胡同、休闲–公园、必去–新景点、必去–名胜古迹、亲子、博物馆类。部分聚类结果展示见表2： Table 2 Top 7 attractions under each tag (In random order 休闲–胡同 休闲–公园 必去–新景点 必去–名胜古迹 亲子 博物馆类 大栅栏 798艺术区 玉渊潭 天安门广场 北京动物园 自然博物馆 东交民巷 北海公园 南锣鼓巷 八达岭长城 北京植物园 中国科学技术馆 南锣鼓巷 北京大学 古北水镇 故宫博物院 自然博物馆 北京天文馆 前门大街 北京欢乐谷 香山公园 北海公园 北京欢乐谷 军事博物馆 什刹海 北京植物园 鸟巢水立方 天坛公园 军事博物馆 国家图书馆 五道营胡同 朝阳公园 国家大剧院 恭王府 朝阳公园 国家博物馆 烟袋斜街 地坛 三里屯 圆明园 北京天文馆 大观园 表2. 各标签下前7个景点(顺序随机)
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user: 4. 景点的推荐 当用户选择完满意的标签后，存在着两个问题：同一个标签下各景点的推荐顺序问题以及多标签下景点的推荐顺序问题。 4.1. 分类别的景点排名 在前面选择景点的分析中，用熵权法计算了景点的“受欢迎度”，但并没有考虑到景点与标签的贴合度问题。即在选择景点时很多景点虽然被分为一类，但其主题与该类别标签的贴合度并不一定是等权重的。通过查阅文献，TF-IDF值的大小能够体现它在文本集合中的某一个文档里的重要性。故建立模型如下： 步骤一：基于中文分词数据，运用ROSTCM6计算各景点各中文分词的TF-IDF值。 词频TF = 某个词在文章中的出现次数 逆 文 本 频 率 指 数 IDF = lg 语 料 库 的 文 档 总 数 包 含 改 词 的 文 档 数 + 1 TF-IDF = TF ∗ IDF 其中词频可以反映出景点的受欢迎度，IDF可以体现出关键词的特征，故TF-IDF值可以作为某标签下景点的排名依据。 步骤二：对于某一个标签而言，选择景点与该标签主题词相关的TF-IDF值最大的一项作为该景点在该标签下的TF-IDF值。例如大栅栏，与“名胜古迹”这一标签的值最高的为“老字号”，与“胡同”最贴合的是“逛逛”，从而得出大栅栏在这两项标签下的TF-IDF值。 步骤三：对于某一个标签通过各景点的TF-IDF值降序排序的排名即为推荐顺序。其中名胜古迹类别情况见表3： Table 3 The ranking under the places of interest ta 名胜古迹 TF-IDF值 排名 名胜古迹 TF-IDF值 排名 故宫博物院 1664 1 景山公园 437 10 八达岭长城 1083 2 前门大街 408 11 明十三陵 934 3 什刹海 370 12 北海公园 928 4 雍和宫 350 13 颐和园 819 5 大栅栏 299 14 天坛公园 575 6 王府井步行街 295 15 恭王府 537 7 东交民巷 169 16 圆明园 468 8 钟鼓楼 124 17 天安门广场 451 9 孔庙国子监 218 18 表3. 名胜古迹标签下的排名 4.2. 多标签下的景点推荐 由于在多标签下，用户基于自己的兴趣选择标签，但选择的顺序不同，其重要性也不同，因此，考虑让用户自定义所选择第i个标签的权重 w i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 6 ，其中未被选中的标签其权重为0；第i个标签下第j个景点的TF-IDF值记为 t i j ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， 52 ，若第j个景点没有出现在第i个标签下，记其 t i j = 0 ， 则经过加权计算，在n个标签下各景点的得分为 S k = ∑ i = 1 6 w i ⋅ t i k ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， 52 。 · 实例展示：用户选择的标签为名胜古迹、亲子，其权重分别为0.7和0.3。根据上述公式计算可得打分排名结果见图2： 图2. 景点推荐顺序结果 通过推荐顺序结果可知，该结果较符合客观常识，由于天安门广场的数据在网页上并没有显示，存在天安门广场排名不精准的情况。
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user: 5. 旅游路线推荐 在选出最适合用户的景点群后，考虑为用户设计最优的游览路线，该部分通过设定两种不同的场景进行展示。 5.1. 多日游总体路线规划(大景区内的路线规划) · 情境设定 不考虑机场、火车站、酒店、餐厅的位置，不考虑旅行天数限制，仅考虑游完十个景点的最短路径路线，游客选择的标签为名胜古迹、亲子。主要为了展示多个标签下的景点选择问题以及景点确定后的路线规划。 · 模型建立 步骤一：得到推荐的景点 根据4.2的结果，被推荐的景点依次为故宫博物院、八达岭长城、明十三陵、北海公园、颐和园、圆明园、北京动物园、北京欢乐谷、孔庙国子监、天坛公园。 步骤二：获取景点的经纬度数据并计算距离矩阵 首先，运用高德地图的坐标拾取器 3 获取景点的经纬度。设第i个景点与第j个景点的经纬度坐标分别为 ( x i ， y i ) 和 ( x j ， y j ) ，则这两点的距离为： d i j = R ⋅ arccos [ cos ( x 1 − x 2 ) ⋅ cos y 1 ⋅ cos y 2 + sin y 1 ⋅ sin y 2 ] 其中R为地球半径，从而得到距离矩阵D， ( d i j ) 10 × 10 。 步骤三：蚁群算法得出TSP问题最优路线规划 蚁群算法 [ 7 ] (ACA)是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模拟而得出的一种仿生算法，由大量蚂蚁组成的蚁群集体行为便表现出一种信息正反馈现象：某一路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大。本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。 通过MATLAB计算哈密顿环的最短路径为：颐和园→圆明园→北京动物园→北海公园→故宫博物院→天坛公园→北京欢乐谷→孔庙国子监→明十三陵→八达岭长城→颐和园(起点可以为任意一个景点)，其最短距离为120.5241公里，结果见图3。 图3. 蚁群算法下TSP问题的最优解 步骤四：找到该路线上最长的一条边的距离，将该路线从路线规划中剔除，从而得到最优路线，见图4。 由距离比较得，八达岭长城与颐和园之间的距离最长，故可以考虑以八达岭长城为起点、颐和园为终点或颐和园为起点、八达岭长城为终点，其路线长度为86.9117公里。 图4. 多景点最优路线情况 · 模型推广 该模型还适用于大景区的旅游路线规划，即把北京市看作大景区即可，通过对小景点进行前面的文本数据挖掘，计算景点排名，得出要去的小景点，然后用上述的旅游路线规划模型即可得出最优旅游路线，减少用户在景区内的步行时间，缓解旅途的疲惫。 5.2. 一日游情境 · 情境设定 早晨十点开始旅行，晚上六点结束，在景点沿线午餐一个小时，不涉及起终点，游客偏好胡同休闲游，由于精细景点的评论数据不容易获得，故用户在每个景点的用时为建议游览时间，景点间的交通方式为地铁。 · 优化目标的确定 为了给游客提供良好的游览体验，应当让游客的步行时间尽量缩短，应当让游客游览尽可能多的景点，即景点间的交通路径不宜过长。将地铁运行速度与步行换乘速度放在一起等价为一个综合速度，估计为60 km/h。 · 问题的分析 根据情境，约束条件为逛景点及景点间交通的时间为八个小时，每个景点都需要满足建议游览时间的限制。由于将步行到地铁站的时间等价，为便于计算，可以直接将距离矩阵定义为景点临近地铁站之间地铁运行时间的矩阵。当用户能够走尽量多的景点时，由于总时间固定，意味着游览时间尽可能多，使得交通时间尽可能短，而排名3~7的景点差异并不是很大，故可以将多个优化目标确定为第一目标：景点数量尽可能地多，第二目标：景点评分尽量高。 · 模型建立 步骤一：推荐景点的确定，结果见表4。 Table 4 Leisure attractions in Huton 景点 得分 排名 建议游览时间 用于计算的时间 南锣鼓巷 485 1 2~4小时 2小时 前门大街 283 2 1~2小时 1小时 五道营胡同 177 3 1~2小时 1小时 什刹海 175 4 2~4小时 2小时 东交民巷 169 5 1~2小时 1小时 大栅栏 120 6 0.5~1小时 0.5小时 烟袋斜街 104 7 1小时 2小时 表4. 胡同休闲游景点一栏表 其中建议游览时间数据来源于去哪儿网 4 ，由于优化目标可知，选择区间下限能够使得景点数目尽量多。 步骤二：先不考虑八个小时的约束条件，对这7个景点运用蚁群算法计算该哈密顿环的最短路径。走完这7个景点需要9.75个小时，其结果见图5： 图5. 7个景点旅行商问题的最优解情况 步骤三：考虑八个小时的约束，采用遍历法，从排名靠后的景点开始，先尝试剔除一个景点，判断是否满足约束；若都不满足约束，则考虑剔除两个景点，以此类推。 通过计算发现，只需要裁掉一个需要游览两个小时的景点即可。这时需要考虑剔除排名最靠后的景点，即烟袋斜街。 因此，通过该模型的计算，得到最优路线为：什刹海→南锣鼓巷→五道营胡同→东交民巷→前门大街→大栅栏，其中南锣鼓巷和什刹海均可以作为起点。其线路图见图6： 图6. 景点间的最优地铁路线图
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user: 6. 结论 本文对北京市的52个主要景点的88，486条评论文本进行主题分析，得到了“多日游”和“一日游”场景下的景点推荐以及路线规划的结果，解决了“旅游发愁”的问题，具有很强的现实意义。 本模型不同于基于数值数据的推荐系统，采用了更容易、更真实反映用户体验的评论文本数据进行深入挖掘，更加贴合用户的实际，很好地实现景点分类和推荐的功能。结合运筹学的知识，运用启发式算法，得到旅游景点推荐以及相应的路线规划结果。 由于文本评论来源有限，携程网的评论文本占主要部分，其对景点的评论大多与导游服务等相关，也会受到节假日高峰期评论数据的影响，因此存在对主题的划分不够精确的问题。本文用到的评论文本实际是来自于偏爱评论的这部分人，以及跟团游等，没有考虑诸如北京市民、当地居民对景点的评论情况，还需要更有效的数据做进一步的完善和拓展。
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user: 7. 模型推广 7.1. 旅游行程推荐 结合用户提供的旅行消费预算、出行人数、住宿偏好、饮食偏好等，为游客推荐在景点旅游线路附近最近的满足要求的酒店住宿以及餐厅，并合理规划好游客的每日出行计划。 7.2. 带人流量实时数据的路线推荐 本文所述的旅游景点推荐仅考虑了景点的受欢迎度、主题类别以及距离的远近。但在一些旅游高峰期时，人流拥挤会大大降低游客旅行的舒适度，因此，可以考虑结合实时人流量密度数据为用户提供更适宜的景点以及旅游路线。 7.3. 带季节特色的路线推荐 以综合评分第二的玉渊潭公园为例，从主题分析可以看出“樱花”是其最大的特色，受近期樱花季的影响，高德中近一个月去过最多的景点就是玉渊潭公园，高达218.9万人次，说明一个景点的季节特色也是应该考虑进去的。因此，可以根据用户需要旅行的时间再景点的排名中增加季节性的指标进行推荐，使得该模型更加的贴合游客的需要。
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user: 摘要 男性乳腺癌(male breast cancer， MBC)为一种罕见的恶性肿瘤，目前对MBC的研究还不够深入，其诊断与治疗方法较多依赖于女性乳腺癌的研究。MBC有着不同于女性乳腺癌的发病年龄、临床症状、内分泌状况以及病理、分子分型，同时在影像学检查上也存在差别。本文将就男性乳腺癌的危险因素、临床病理学、影像学检查及筛查诊断建议等进行综述。
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user: 1. 引言 男性乳腺癌(male breast cancer， MBC)在所有种类的乳腺癌和男性的恶性肿瘤中所占比例均不到1% [ 1 ]。与女性乳腺癌(Female Breast Cancer， FBC)相似，近年来MBC的发病率也有增加的趋势，已从过去的约1/10万人，增长为1.2/10万人 [ 2 ]。但目前对于MBC的危险因素、检查方法和治疗的临床研究相对较少，以至于男性乳腺癌的检出率、治疗和预后不够理想。MBC的早期影像学检查手段主要包括乳腺X线摄影和超声，存在局部晚期或远处转移时则会考虑其他影像检查方式(CT、PET-CT、MRI)的应用。