DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 实验设计与结果 4.1. 数据集说明 为了选取符合研究条件的数据集，本文从阿里云天池大数据众智平台中，提取了天池比赛的淘宝穿衣搭配-挑战Baseline数据。然后根据研究需要，本文对原始数据集进行了拆分，得到两个分表格分别为商品基本信息数据和用户历史行为数据。其中，记录商品信息的表2仅用到了前三列的文本部分，这些是用来描述商品的特征。另外，需要特别说明的是所有ID类字段，包括user_id，item_id，category_id均已进行脱敏处理。表2和表3分别为商品信息和用户历史行为信息。 Table 2 Product informatio 列名 类型 含义 示例 item_id bigint 商品ID 439201 cat_id bigint 商品所属类目ID 16 terms string 商品标题分词后的结果 5263， 2541， 2876263 表2. 商品信息 Table 3 User history behavio 列名 类型 含义 示例 user_id bigint 用户ID 62378843278 item_id bigint 商品ID 439201 create_at string 行为日期(购买) 20140911 表3. 用户历史行为 实验所使用的环境为：Intel i5-8250U CPU，8G运行内存，Win10操作系统，MATLAB R2016a。 4.2. 数据预处理 原始数据集中存在的购买记录有10万余条，类型数量也较多，为了方便进行分析，首先要对数据进行预处理，这里将原数据集按照购买记录中的数目由大到小分成4个类别，取其中的三类数据big_set1，big_set2和big_set4。它们的各项具体记录参数如表4所示： Table 4 Data preprocessing result 数据集名称 商品数/个 买家数/个 类别ID big_set1 59，380 101，986 368 big_set2 41，859 79，516 52 big_set4 28，388 68，541 461 表4. 数据预处理结果 此外，在原数据集中，购买记录均为淘宝的服装商品，其特征值在表2中terms这一行给出，是将淘宝网中的商品标题分词后的词语进行ID类脱敏后的结果。由于淘宝网中商品的标题长度不一，因此首先要计算商品的平均特征数，通过计算原数据集中所有商品特征值的平均数为：f means = 14，这是实验中需要用到的重要的相似度计算参数。 4.3. 实验结果与分析 为了检验所提出的算法在实际应用中的推荐效果，本文针对数据预处理之后所提取的三个子数据集来进行实验。实验方法为选择其中一个数据集为目标集，另一个数据集为推荐集，将推荐集中的相似物品推荐给目标集中购买相似物品的用户，如果用户确实购买了该物品则表示推荐成功。为了让目标商品的购买记录尽可能的多，于是从每类别的数据集中分别提取了购买记录最多的前5名的商品进行分析，并将不同类别的不同商品的编号、类别等信息分别记录在各个实验结果的表格中，表5和表6分别是实验一和实验二的结果，具体结果如下： Table 5 Results of Experiment On No. A-ID A-cat.ID A-freq. S 1 |B| B-ID B-cat.ID B-freq. S 2 |A| C A (%) 1 43756 368 85 4 2394 643820 52 204 4 5 80.00 2 152879 368 80 5 2241 395171 52 101 4 142 88.03 3 573509 368 78 5 1042 395171 52 101 5 26 80.77 4 327236 368 76 6 2241 395171 52 101 4 80 86.25 5 449690 368 69 4 1887 434204 52 89 4 80 85.00 平均数 \ 78 5 \ \ \ \ 4 \ 84.01 表5. 实验一结果 如表5所示，第一列表示实验组的编号，第二列记录了从商品集big_set1中选取了5个购买记录较多的商品及这些商品的编号A-ID，第三列则是这些商品的类别编号A-cat.ID，第四列是该商品在数据集中出现过的次数，记为A-freq.，第五列是相似度参数 s 1 的值，第六列为目标商品集合B的大小，表示为|B|，第七列记录了商品集合B中商品的编号B-ID，第八列是类别编号，记为B-cat.ID，第九列则是B中的商品在big_set2中出现的次数B-freq.，第十列是相似度参数 s 2 的大小，第十一列是推荐商品集合A的大小，也就是推荐集合中商品的个数。最后一列是计算出来的推荐成功率，用C A 来表示。我们主要关注的是最后一列的推荐成功率，在表5中，商品的平均推荐成功率为84.01%。 Table 6 Results of Experiment Tw No. B-ID B-cat.ID B-freq. S 1 |C| C-ID C-cat.ID C-freq. S 2 |B| C B (%) 1 573509 368 78 3 773 152924 461 216 3 0 0 2 327236 368 76 5 250 152924 461 216 4 231 91.34 3 449690 368 69 4 208 19913 461 156 3 121 76.03 4 97472 368 68 4 1663 457883 461 126 3 196 87.24 5 593852 368 59 3 773 152924 461 216 3 110 76.36 平均数 \ 70 4 \ \ \ \ 3 \ 66.19 表6. 实验二结果 实验二是选取商品集big_set1和big_set4来进行推荐，在本组实验中，选取的第一个商品可能由于本身数据存在偶然性，该商品目标集中的5个目标商品进行推荐得到的推荐成功率为0。计算下来，本组实验的推荐成功率的平均值为66.19%，但在其他情况下的推荐成功率还是较高的。
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user: 5. 结论 本文针对推荐算法领域中的热点研究问题，即现阶段的推荐算法研究主要还集中在相同类别的物品推荐上这一问题，通过对异构推荐算法的研究，提出了一种基于物品相似度的异类商品推荐算法，本推荐算法的思想是通过一个目标商品集合来推荐另一个不同类的商品集合，通过实证研究表明该算法可以得到较好的推荐结果。特别地，在推荐的过程中，基于某一类的目标商品，可以同时推荐好几类其他的商品，而不是只局限于只有两个类别的推荐。综上所述，本文所提出的基于物品相似度的异类商品推荐算法是一种推荐效果较好且值得推广的推荐算法。
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user: 摘 要 智能移动终端在大学校园内的迅速普及，使得校园无线局域网被广泛部署于图书馆、食堂、教学楼、宿舍等区域，推进了信息化校园的建设，为师生的校园生活提供了极大的便利，与此同时大学校园积累了大量基于位置的社交网络(LBSNs， Location-Based Social Networks)数据，如何利用LBSNs进行学生兴趣点(POI， Point-of-Interest)推荐已经成为一个研究热点。校园地理信息的高可用性为提高个性化兴趣点推荐的性能提供了机会，提高POI推荐性能，应解决两个主要挑战：首先，如何利用地理信息来获取用户个人信息、地理坐标和位置流行度等信息；然后如何将地理信息纳入推荐算法中。本文使用一种基于校园地理信息的Logistic矩阵分解(CGLMF， Campus Geographic Information based Logistic Matrix Factorization) POI推荐算法，该算法利用学生个人信息和校园地理信息，通过考虑学生的主要活动区域和该区域每个POI的相关性，提出一种有效的地理信息模型，然后将地理信息模型融合到Logistic矩阵分解中以此提高POI推荐性能，在校园真实学生Wi-Fi签到数据集上进行实验，结果表明该方法优于其他POI推荐方法。 关键词 :基于位置的社交网络，地理信息，Logistic矩阵分解，个性化兴趣点推荐 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 随着智能移动设备的迅速普及，基于位置的社交网络(LBSNs， Location-Based Social Networks)数据大量累计，如何利用这些数据成为学术界和工业界共同关注的热点问题。在LBSNs中，用户可以通过在兴趣点(POI， Point-of-Interest)签到来分享他们访问过的地点，例如餐馆、网红景点和商店等。一般的POI推荐任务是向用户推荐新颖有趣且用户感兴趣的POI [ 1 ]，但是在校园环境下学生用户的行为具有明显的规律性，所以我们给用户推荐POI时不能只推荐学生未访问的新颖有趣的POI，而是从数据集整体中挑选学生可能感兴趣的POI。更应该从数据集整体中挑选学生可能感兴趣的POI进行推荐。其主要目标是通过挖掘学生群体的签到记录和其他可用信息来获得学生在特定时间可能访问的top-N POI。 与传统的无上下文推荐系统不同，POI与用户之间的交互要求用户访问现实世界中真实存在的地点。因此，时空信息(包括地点的经纬度坐标和时间因素等)是影响用户实际签到行为的关键因素。例如，学生通常是在下午或晚上时段去操场散步和体育锻炼，周末通常是在宿舍、图书馆和自习室区域。总之，时空信息对于分析用户行为以获得POI推荐有至关重要的作用。POI推荐在城市规划、商业广告和服务行业中有着重要价值，提出了很多方法来提高POI推荐质量 [ 2 ] [ 3 ]，然而如何根据复杂时空信息准确预测用户在给定时间的POI仍是一个具有挑战性的问题 [ 4 ]。 许多研究通过采用传统方法(如，矩阵分解(MF， Matrix Factorization)等)来解决POI推荐问题。MF根据用户POI频率矩阵获得用户和POI潜在因子，该矩阵显示用户的签到次数 [ 5 ]。由于一般签到娱乐数据集(如，Foursquare、Yelp等)用户POI签到数据密度较低，基于MF的POI推荐存在数据稀疏性问题 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。为了解决此问题并提高POI推荐的准确性，需要在推荐过程中结合其他上下文信息，例如地理、时间和类别信息等 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。对用户行为的分析表明，地理信息对于用户偏好的影响要大于其他上下文 [ 12 ] [ 13 ]，因此，提出几种基于地理信息的POI推荐算法研究 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]，然而这些算法仅仅是从用户角度考虑地理信息，例如地理距离是用户位置和POI之间的距离。 在本文中，我们提出一种新的POI推荐算法，该算法从用户和位置两个方面考虑地理信息，其中，将用户的活跃区域视为建议区域；POI被签到次数越多，该POI推荐相关性就越小。将提出的地理信息模型融合到矩阵分解框架中，提高POI推荐的性能。在中原工学院真实的校园学生WiFi签到数据集上进行验证，与其他方法相比，地理模型与矩阵分解算法融合的基于校园地理信息的Logistic矩阵分解(CGLMF， Campus Geographic Information based Logistic Matrix Factorization)算法可以实现更好的POI推荐性能。
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user: 2. 相关工作 近年来，POI推荐算法层出不穷，很多算法在工程实践中都有很好的效果。这里主要总结了两类经典的协同过滤算法。它们分别是基于内容的协同过滤和基于模型的协同过滤。基于内容的协同过滤算法在POI推荐中使用用户签到数据来预测用户POI偏好，该算法最重要的问题是签到数据集中可能会存在大量数据元素为空的情形导致数据稀疏 [ 17 ] ；基于模型的协同过滤算法有很多，例如矩阵分解 [ 18 ]，以提高POI推荐的准确性和可扩展性。由于现实中POI个数很多但单个用户访问的POI数量有限，因此基于协同过滤的算法会受到数据稀疏性的制约，其结果通常会导致用户与POI之间没有显着关联的情况下，推荐性能显著下降。因此，许多研究试图通过将附加信息纳入模型来解决协同过滤的数据稀疏性问题 [ 8 ] [ 14 ]。 由于签到数据集中通常包括一些重要的上下文信息，例如，社会影响力 [ 19 ] [ 20 ] 、地理位置 [ 10 ] [ 21 ] [ 23 ] 、时间 [ 10 ] [ 22 ] [ 23 ] 、序列 [ 10 ] [ 23 ] [ 24 ] 等，Rahmani等 [ 22 ] 提出了一种POI嵌入模型CATAPE，该模型考虑了POI类别的POI特性。CATAPE由签入模块和类别模块两个模块组成，以合并用户的序列行为和位置的属性。 有很多研究已经证明，地理环境是用户在POI之间位置变化的重要因素 [ 20 ]。过去很多研究已经探讨了如何在推荐过程中对这类信息进行建模 [ 12 ] [ 18 ] [ 23 ]。Ye等 [ 8 ] 表明，当考虑地理信息时，用户访问的POI遵循幂律分布(PD， Power-law Distribution)。此外，他们提出了一种基于存储器的协同过滤(CF， Collaborative Filtering)方法，该方法遭受有关大规模数据的可伸缩性问题的困扰。Cheng等 [ 14 ] 证明用户的签到围绕多个中心进行，而这些中心是使用多中心高斯模型(MGM， Multi-center Gaussian Model)捕获的。Li等 [ 25 ] 考虑了关于成对排名问题的POI推荐任务，他们使用额外的因子矩阵来利用地理信息。Zhang等 [ 26 ] 提出了一种方法，该方法分别考虑了对每个用户的地理影响。为此，基于每个用户签入的POI之间的距离分布的核密度估计(KDE)，提出了一种模型。Yuan等 [ 27 ] 解决了数据稀疏性问题，假设用户倾向于在地理上更接近他们已经访问过的POI的位置上排名较高。 最近，Aliannejadi等 [ 13 ] 提出了一种用于POI推荐的两阶段协作排名算法。考虑到同一社区中POI的地理影响，他们将具有单个或多个签到的POI推入推荐列表的顶部。他们表明，在学习中访问过和未访问过的POI都可以缓解稀疏性问题。Guo等 [ 15 ] 提出了一种位置邻域感知加权矩阵分解(L-WMF， Location neighborhood-aware Weighted Matrix Factorization)模型，该模型结合了POI之间的地理关系以从位置角度利用地理特征。 以前的方法主要从用户的角度探讨地理信息。与其他POI推荐模型相比，本文提出的方法是基于将用户和位置的观点组合成一个更好的地理信息模型。为此，在建议的模型中使用了用户和POI之间的距离(从用户的角度来看)和相邻POI上的签到频率(从位置的角度来看)。此外，我们在模型的推荐策略中考虑了POI邻居的影响，以解决数据稀疏问题。
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user: 3. 数据集 本节主要探讨XXXX大学的学生签到WiFi日志数据集的各项特征，并利用图表的形式来展示数据集的各项特征。 3.1. 数据集 实验研究中主要使用三个数据集：(1) XXXX大学XX校区2018年3月全体在校学生7863人的WiFi签到日志数据；(2) 校区内建筑位置信息和楼层信息；(3) 城市热点数据集(收集与分析匿名)。学生WiFi签到日志数据如表1所示。 Table 1 20180301_20180331 Data Se 项 数量 描述 学生 7863 2018年3月全体在校生 POI 202 校内建筑个数 POI类别 4 教学，宿舍，行政，教辅 POI功能 6 宿舍，餐饮，图书馆，院系楼，教学楼，其他 时间 1个月 2018/03/01~2018/03/31 表1. 20180301_20180331数据集 城市热点数据集提供学生MAC地址与学号对应数据集，能够进行有效的学生学号匿名表示。建筑物数据集提供建筑物信息，通常有建筑物序号、名字、类别、坐标、功能。WiFi签到日志数据集通常包含学号(匿名)、MAC、坐标、时间等信息。WiFi签到日志数据集中POI-POI矩阵的密度是67.31%远大于一般娱乐签到数据集(如，Foursquare、Yelp等)。在处理WiFi签到日志信息之前首先对日志数据进行清洗，把全部签到信息少于100条的学生删除，并依据坐标获得建筑物序号和楼层信息，并将重复数据和无效数据删除。最后使用的数据有2300多万条目，更多的数据统计信息展示在表1中，接下来就根据学生的MAC (匿名)、建筑物和校园地理信息通过第4小节的CGLMF算法生成学生的top-N推荐列表。 3.2. 时间因素 时间是POI推荐中的重要因素，学生群体生活的规律性由此体现。WiFi签到日志中包含学生在日常生活和学习中的WiFi签到数据，通过对比不同区域学生的签到时间，可以观察到不同活动区域显示出的独特时间模式，如图1和图2所示。例如，学生在早上8点和中午12点去食堂吃饭的人数占比为46%和38%，晚餐通常持续时间较长，一般是在5点开始并一直持续到8点左右，显示出校园学生的活动模式区别很大。学生宿舍的签到活动持续时间为24小时，凸显出大部分学生的校园活动中心是宿舍，虽然宿舍在晚上签到的比例较高但是频次在下降，显示学生的日常作息还是比较规范，宿舍持续签到活动凸显宿舍的多功能性和重要性。 通过图1和图2观察，可以发现，教学区域(教学楼、院系楼、图书馆等)在上课时间段签到频次以及签到比例都比较大，然而图书馆签到频次和时长明显多于教学楼和院系楼，表明学生更喜欢在图书馆自习而不是在自习室自习。餐厅就餐时间和签到频次变化表明学生就餐时间段变化和午餐持续时间明显比晚餐持续时间短，学生选择在校园吃午餐的人数比在校园吃晚餐的人数更多。学生在其他区域的时间人数变化表明学生的课外活动时间更多集中在下午5点以后，上午时间在教学区域签到频次和比例明显较大。通过观察学生日常行为作息，本文一方面可以为学生日常生活和学习提供指引，另一方面，可为高校管理提供科学规划和决策支持，优化校内设施和资源利用。 图1. 热点区域人数比例分布图 图2. 热点区域人数频次分布图
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user: 4. CGLMF 本节介绍我们提出的兴趣点POI推荐方法，称为基于校园地理信息的Logistic矩阵分解(CGLMF， Campus Geographic Information based Logistic Matrix Factorization)。CGLMF包含两个主要步骤。第一步，根据用户和位置的观点，提出一个校园地理模型(CGM， Campus Geographical Model)。然后，在第二步中，将CGM融合到Logistic矩阵分解(LMF， Logistic Matrix Factorization)方法中，使用CGLMF模型预测学生对于POI的个人偏好。 4.1. CGM 学对于校园地理信息建模，我们首先可以根据Tolbers的“第一地理定律” [ 28 ] 聚集现象，使用地理信息和聚类算法将历史签到数据形成高活动位置(HAL， High Activity Position)。其次，随机地从签到地点选择K地点作为模型输入，这K地点可能是在HAL范围内，同时也包含未访问的兴趣点POI。再次，根据效用理论设计一个优化函数来刻画这个K地点的关系。通过优化函数，模型可以学习到用户和兴趣点的潜在特征。最后，将效用与位置分数结合，对用户兴趣点POI推荐预测，即可获得top-N推荐列表。 校园地理模型(CGM， Campus Geographical Model)，假设 U = { u 1 ， u 2 ， u 3 ， ⋯ ， u m } 是学生集合，而 P = { p 1 ， p 2 ， p 3 ， ⋯ ， u n } 是LBSNs中的POI集合。然后，令 C ∈ R m × n 是具有m位学生和n个POI的用户-POI签入频率矩阵。 c i j ∈ C 表示学生i到POI j 的签到频率，给定学生u和学生u先前兴趣点POI集 p u ，目标是获得学生u的兴趣点POI推荐列表top-N。 CGM涵盖从学生和位置两个角度来考虑地理信息。以学生角度，可以通过考虑学生的活动区域来对地理信息进行建模。从位置角度来看，可以将地理信息建模为所选POI邻居的登记频率，从而可以表明一个位置相对于其邻居节点满意度较高。算法伪代码如下。 Algorithm 1. Campus Geographical Model 算法1. 校园地理模型(CGM， Campus Geographical Model) 该算法由四个内部循环组成，以对校园地理信息进行建模，前三个循环对学生区域进行建模，第四个循环计算学生访问区域内POI的概率，并考虑对其相邻POI访问的可能性。为了对学生区域进行建模，我们需要找到每个学生的活动频繁位置，在校园中，这可能是教学楼、宿舍或食堂等区域，我们会获得多个高活动位置点，在不同区域使用不同的学生最常签到的POI，然后，我们扫描未签到的POI列表，以找到与该学生最高活动位置点位于同一区域的POI，这些POI位于距学生活动频繁的位置 α 米(学生角度)。此外，根据每个学生区域内POI，我们考虑到相邻POI的影响，该位置距未签到兴趣点POI的距离小于 γ 米(位置角度)。POI位置定义如下： p i u = 1 − L p u | p u | (1) 式中， L p u 是学生u访问 P i 的邻居数， | p u | 表示学生u已经访问POI的基数。 4.2. CGLMF模型架构 传统推荐系统(TRS， Traditional Recommender Systems)主要依赖显式反馈数据作为输入，然而在LBSNs中通常不存在明确的显式反馈数据。因此，签到数据可以被视为针对TRS的隐式反馈数据，从而形成了不同的推荐问题 [ 17 ]。 C.C. Johnson [ 5 ] 首先提出了Logistic矩阵分解(LMF)模型，利用Spotify音乐数据集的隐式反馈数据集取得了显著成果。LMF使用概率的方法，通过逻辑函数对用户对某项商品的偏好进行建模，但是LMF在建模推荐过程中无法考虑到上下文信息。 我们通过将CGM作为上下文信息融合到Logistic矩阵分解，提出了一种基于LMF的新型矩阵分解方法。一般情况下，通过矩阵分解的推荐模型的目的是找到两个低阶矩阵，分别是用户-因子矩阵 V ∈ R m × k 和项目-因子矩阵 I ∈ R m × k ，其中k是潜在因子的数量。 假设 e u p 表示用户u在POI p 上签入的次数，参数V和L分别表示用户和POI的两个潜在因素， β u 和 β p 为用户偏差和POI偏差。概率 P ( e u p | v u ， l p ， β u ， β p ) 表示用户u在POI p 上的偏好，定义如下： P ( e u p | v u ， l p ， β u ， β p ) = exp ( v u l p T + β u + β p ) / 1 + exp ( v u l p T + β u + β p ) (2) 式中， r u ， i 表示学生u在兴趣点POI i 处有签到活动。 参数V和L的优化可通过如下式子： arg max V ， L ， β log P ( V ， L ， β | C ) (3) 其中 log P ( V ， L ， β | C ) 定义如下： ∑ u ， p α c u ， p ( v u l p T + β u + β p ) − ( 1 + α c u ， p ) log ( 1 + exp ( v u l p T + β u + β p ) ) − λ / 2 ‖ v u ‖ 2 − λ / 2 ‖ l p ‖ 2 (4) 最后，我们将CGM融合到LMF方法中。因此，可以如下计算用户u访问POI p 的概率： P r e f e r e n c e u ， p = P ( e u p | v u ， l p ， β u ， β p ) × M ^ ( u ， p ) (5) 式中 P ( e u p | v u ， l p ， β u ， β p ) 由式(2)计算， M ^ 由算法1计算得出。通过概率函数，可以为每个用户u提供POI推荐列表top-N。不同于传统LMF方法，CGLMF模型通过融合CGM将地理上下文信息纳入POI推荐过程。
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user: 5. 实验 实验所用数据集为中原工学院2018年3月的全体学生WiFi签到日志数据，其中学生数7863，兴趣点POI数202，签到条目2300余万条。我们将数据划分为二个数据子集，其中80％数据作为训练集，剩余20％作为测试集。 5.1. 评测指标 POI推荐算法评价指标很多，为使得实验效果评价易于理解和解释，选用top-N推荐最常用的两个指标：准确率(Precision)和召回率(Recall)。准确率指推荐结果中用户将来实际要去的地点占推荐结果的比例，反映推荐结果的准确性；召回率指推荐结果中占用户将来真正去到的兴趣点总量的比例，反映推荐结果的全面性。公式如下： P r e c i s i o n = ∑ u ∈ U R ( u ) ∩ T ( u ) / ∑ u ∈ U R ( u ) (6) R e c a l l = ∑ u ∈ U R ( u ) ∩ T ( u ) / ∑ u ∈ U T ( u ) (7) 式中，R(u)是针对用户u推荐的兴趣点集合；T(u)是用户u在测试集的实际签到集合。 5.2. 实验对比 将CGLMF模型与考虑推荐过程中地理影响的其他POI推荐方法进行比较。比较方法的详细信息如下： · LMF [ 5 ] ：一种结合逻辑函数的Logistic矩阵分解方法。 · LRT [ 29 ] ：一种模型，该模型将时间信息合并到潜在排名模型中，并了解用户对每个时隙位置的偏好。 · CGLMF：我们提出的将LMF与提议的校园地理模型CGM融合的方法。 5.3. 实验结果 为验证CGLMF算法的推荐效果，本实验将CGLMF算法与LMF、LRT进行比较和分析。推荐结果的准确率和召回率如图3所示。 由图3可以看出，不论N取何值时，本文的CGLMF算法在推荐准确率和召回率上明显优于对比算法LRT、LMF。CGLMF算法有效利用校园地理信息的高可用性，提高了POI推荐的综合质量，对于智慧校园建设可以起到一定促进作用。 图3. 各算法top-N (N = 1， N = 3， N = 5， N = 10)推荐性能。(a) 学校数据集推荐结果的准确率；(b) 学校数据集推荐结果的召回率 5.4. 参数调整 对于LMF我们将潜在因子参数设置为k = 30。对于LRT，我们将T设置为时间状态为24，将 α 和 β 作为正则化参数设置为2.0。我们根据验证数据调整CGLMF参数。我们使用训练数据找到参数的最佳值，并在测试数据中使用它们。 图4显示了基于 α 和 γ 的不同值对于CGLMF性能的影响。在图4(a)中，我们固定其他值后基于Recall @ 10指标可以明显看到不同的 α 值对CGLMF性能的影响，从图中我们可以清晰看到 α 的最佳值为100。在图4(b)中固定其余值后，不同的 γ 值对CGLMF模型性能的影响，可以看出，数据集的最佳 γ 值为13。上述结果表明，学生用户倾向于访问POI附近的位置兴趣点，并且可以从他们从活动频繁的位置中划出一个区域。 图4. 不同参数对CGLMF算法的影响。(a) α的影响因子；(b) γ的影响因子
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user: 6. 结束语 在本文中，我们针对校园地理信息的高可用性提出一种新颖的CGLMF模型，充分考虑学生和校园位置信息等地理信息。我们通过Logistic矩阵分解合并了用户的偏好，并提出一种融合矩阵分解方法，以包含我们CMF所捕获的地理信息。在校园真实数据集上的实验结果表明，与其他对比实验相比，该方法利用了地理信息中更多的条件，从而优于其他方法。未来的研究方向可以从两个方面进行拓展：一是将更多不同校园学生信息如网络访问、一卡通消费、图书借阅等综合利用起来提高兴趣点POI推荐性能；二是考虑如何给学生推荐朋友或活动，拓展成为一个完善的智慧校园下的应用软件。
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user: 摘 要 将量子化学原理及方法引入药物设计研究领域，从更高的理论起点来认识药物分子在微观尺度上的电子结构和各种量子化学参数，将对药物研发具有着重要的意义。本文简要介绍了量子化学计算在传统铂类抗癌药物以及新型抗癌金属配合物研究中的应用研究进展，为相关抗癌配合物的研发提供理论参考。 关键词 :金属配合物，抗肿瘤，铂类药物，量子化学计算 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 配位化合物(简称配合物或络合物)是指金属离子(原子)与配位体通过配位键形成的一类配位聚合物。配合物因其组成的多样性与结构的可调控性，使得配位化合物的合成、性质、结构等方面的研究内容十分丰富。近年来，配合物在配位聚合物、金属有机骨架材料、金属有机笼状物、配位超分子化学等领域得到快速发展，尤其在催化、磁性、生物活性等方面的潜在应用价值引起了研究者的极大重视 [ 1 ] - [ 5 ]。
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user: 3. 结语 时至今日，量子化学理论计算的应用范围不断扩大，从化学各分支学科扩大至药物理论研究、现代分子生物学和生物医学研究等领域中。通过量子化学理论与计算方法，我们可以有效解释反应机理、实验现象，预测分子的稳定性和反应活性，对结构复杂的分子，优化计算方法，仍然可能得到足够精确的结果，对实验结果做出合理预测。目前已有许多文献报道了量子化学理论与计算在药物设计中的应用，通过量子化学计算解决新药研发中的部分问题，为新药设计提供指导。特别是在抗癌金属配合物设计和开发过程中，量子化学理论计算可以帮助我们从电子结构层面深入认识配合物的理化性质，并且结合化学热力学和动力学方面的计算分析，可以从分子层次上阐明配合物的抗癌作用机理，为进一步开发靶向性强、毒副作用低的药物提供理论参考。相信随着技术的不断进步，对于抗癌金属配合物的量子化学理论研究将会在药物设计研发中发挥越来越重要的作用。
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user: 摘 要 本文研究不同纯度的辣根过氧化物酶(horseradish peroxidase， HRP)催化降解苯甲醛的效果。实验室制备商业级产品A (RZ > 0.8，酶活 > 80 U/mg)，B (RZ > 1.5，酶活 > 150 U/mg)，C (RZ > 3.0，酶活 > 300 U/mg)三种不同纯度的辣根过氧化物酶。通过改变时间、温度、pH、反应物浓度和酶量等变量探究产品B催化转化苯甲醛的最佳反应条件。利用获得的最佳反应条件，确认产品A和C催化降解苯甲醛的效果，发现产品B与A有明显差别，与C没有显著性差别。考虑到不同纯度HRP产品存在显著的价格差异，本研究认为，产品B (RZ > 1.5，酶活 > 150 U/mg)对于降解苯甲醛而言具有最佳经济适用性。 关键词 :辣根过氧化物酶，苯甲醛，催化氧化，经济适用性 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 辣根过氧化物酶(horseradish peroxidase，HRP)是一种来源于辣根根部的血红素蛋白酶 [ 1 ] [ 2 ]，被广泛运用于生物医疗 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 、日用化工 [ 7 ] [ 9 ] 、以及环境保护 [ 10 ] [ 11 ] 等领域。商品化的HRP，由于纯度不同，价格存在显著差异(以BBI公司产品为例，RZ > 1.5的HRP价格为136.8元/100 mg，RZ > 3.0的HRP价格为320.0元/100 mg)。实现HPR使用目的与成本的最优平衡，获得最佳性价比的方案是工业界的持续关切。苯甲醛作为一种简单的芳香醛广泛用于食品、香料及制药等行业 [ 12 ] [ 13 ]，产生的苯甲醛污染一直以来用HRP催化过氧化氢降解来治理 [ 14 ] - [ 18 ]。然而，罕有文献报道HPR降解苯甲醛的效率与成本之间关系的研究。 本文首先根据Barnard [ 19 ] 、Mohamed [ 20 ] 等人以及Mejri [ 21 ] 等人的相关研究确定从辣根中提取纯化HRP的实验方法，根据孙海霞的超滤提取HRP法 [ 22 ] 以及Carpenter等人的冻干蛋白制剂法 [ 23 ]，得到产品A (RZ > 0.8，酶活 > 80 U/mg)，产品B (RZ > 1.5，酶活 > 150 U/mg)，产品C (RZ > 3.0，酶活 > 300 U/mg)三种不同纯度的辣根过氧化物酶。之后，选用产品B催化氧化苯甲醛，依次从反应时间、温度、pH值、反应物浓度和酶量等方面探索最佳反应条件。最后，在最佳条件下，比较产品A、B以及C的催化降解能力。发现产品B的降解效果与产品C和BBI产品(RZ > 3.0，320.0元/100 mg)没有显著性差异，但与产品A存在明显差异。对于催化氧化苯甲醛而言，产品B具有最佳性价比。本研究可以为合理使用不同纯度HRP，降低使用成本提供思路。
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user: 2. 仪器与试剂 2.1. 仪器 BT600-2J蠕动泵，保定兰格恒流泵有限公司；752型紫外可见分光光度计，舜宇恒平有限公司；KQ-700E型超声波清洗器，昆山市超声仪器有限公司；5810R型离心机，Eppendorf仪器有限公司；pH酸度计，梅特勒–托利多仪器有限公司；玻璃层析柱，上海煊盛生化科技有限公司；BSM电子天平，上海卓精电子科技有限公司；成套超滤装置，美国Spectrum仕必纯有限公司。 2.2. 试剂 99.5%三羟基氨基甲烷，北京百灵威科技有限公司；柱蛋白纯化填料，武汉汇研生物技术股份有限公司；无水乙酸钠，上海泰坦科技股份有限公司；冰乙酸，国药集团化学试剂有限公司；盐酸，国药集团化学试剂有限公司；分析纯硫酸铵，上海泰坦科技股份有限公司；氢氧化钠，上海泰坦科技股份有限公司。30%过氧化氢，国药集团化学试剂有限公司；苯甲醛，国药集团化学试剂有限公司。HRP RZ > 1.5、HRP RZ > 3.0，BBI生命科学公司。
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user: 3. 实验方法 3.1. 辣根过氧化物酶的分离纯化 分离纯化步骤如图1。将辣根冷冻、切碎、硫酸铵萃取后用硅藻土吸附，10 kD水性微孔滤膜滤去固相，超滤浓缩液相后，通过硫酸铵分级分离，再次收集液相超滤浓缩。将浓缩液载入CM琼脂糖凝胶色谱柱，碱性洗脱，超滤浓缩，冻干后得到产品A。酸性洗脱CM琼脂糖凝胶色谱柱，超滤浓缩洗脱液并载入DEAE琼脂糖凝胶色谱柱，酸性洗脱液超滤浓缩后冻干，得到产品B。碱性洗脱DEAE琼脂糖凝胶色谱柱，超滤浓缩洗脱液后载入Phenyl琼脂糖凝胶色谱柱，酸性洗脱，超滤浓缩洗脱液，冻干后得到产品C。三种不同纯度的HRP产品分别为A (RZ > 0.8，酶活 > 80 U/mg)，B (RZ > 1.5，酶活 > 150 U/mg)，C (RZ > 3.0，酶活 > 300 U/mg)。根据酶活计算总收率产品A为96%，产品B为62%，产品C为39%。(U的定义：在20℃，pH值为6.0的条件下，前20秒内催化产生1毫克红棓酚的酶数量)。 图1. 纯化流程 3.2. 影响苯甲醛去除率的单因素实验 当用紫外分光光度法同时测定苯甲醛和苯甲酸混合液含量时，溶液在250 nm处的吸光度值与苯甲醛浓度成正比 [ 24 ] [ 25 ]。配制空白样与测试样(表1)，在250 nm下用空白样调零后读取测试样的吸光度值，记为A1，反应后的吸光度值记为A2，按照下列公式计算出去除率(α)，从而确定处理效果： α = (A1 − A2)/A1 × 100%。 Table 1 Compositions of the reaction solutio 反应系统组成 空白(ml) 测试样(ml) 超纯水 2.10 2.10 磷酸缓冲液 0.32 0.32 30%的过氧化氢 0.16 0.16 苯甲醛溶液 0.32 0.32 磷酸缓冲液 0.10 - HRP溶液 - 0.10 表1. 反应液组成 a) 反应时间对苯甲醛降解率的影响 在反应温度40℃，磷酸缓冲液pH为7，苯甲醛溶液浓度为5 mmol/L，30%氧化氢溶液浓度为0.5 mol/L，HRP浓度为20 ug/mL的条件下，分别读取反应0、20、40、60、80、100 min时的吸光度值，求得降解率。 b) 反应温度对苯甲醛降解率的影响 在最佳反应时间下，在磷酸缓冲液pH为7，苯甲醛溶液浓度为5 mmol/L，30%氧化氢溶液浓度为0.5 mol/L，HRP浓度为20 ug/mL的条件下，分别读取反应温度为10、20、30、40、50、60℃时苯甲醛的降解率。 c) 缓冲液pH对苯甲醛降解率的影响 在最佳反应时间和最佳反应温度下，保持苯甲醛溶液浓度为5 mmol/L，30%氧化氢溶液浓度为0.5 mol/L，HRP浓度为20 ug/mL不变，考查磷酸缓冲液pH为4，5，6，7，8，9时苯甲醛的降解率，得到该反应的最适pH。 d) 探索苯甲醛起始浓度对苯甲醛降解率的影响 在最佳反应时间、最佳反应温度、最适pH下，控制30%氧化氢溶液浓度为0.5 mol/L以及HRP浓度为20 ug/mL的条件不变，改变苯甲醛起始浓度1，2，3，4，5，6，7 mmol/L时，根据苯甲醛降解率的变化探究苯甲醛起始浓度对反应的影响。 e) 探索过氧化氢浓度对苯甲醛降解率的影响 在最佳反应时间、最佳反应温度、最适pH，最适苯甲醛起始浓度下，探究过氧化氢浓度分别为0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6 mol/L时的降解率。 f) 探索辣根过氧化物酶浓度对苯甲醛降解率的影响 分别配制辣根过氧化物酶浓度为10，20，30，40，50 ug/mL的酶溶液，在最佳反应时间、最佳反应温度、最适pH，最适苯甲醛起始浓度，最适过氧化氢浓度下，测算降解率。 3.3. 不同纯度酶对苯甲醛去除率的影响实验 使用产品B (RZ > 1.5，酶活 > 150 U/mg)，设计单因素实验，依次确定了最佳反应时间、最佳反应温度、最适pH，最适苯甲醛起始浓度，最适过氧化氢浓度和最适HRP浓度。之后，在最优条件下检测产品A (RZ > 0.8，酶活 > 80 U/mg)和产品C (RZ > 3.0，酶活 > 300 U/mg)对苯甲醛去除率的影响。
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user: 4. 结果与讨论 4.1. 影响苯甲醛去除率的单因素实验结果 图2. 单因素实验结果 使用产品B在考查时间变量的实验中发现，前60 min降解率随着时间延长而增加，60 min时降解率达到57.4%。之后的40 min内，降解率维持在57.4%左右并不再随时间延长而变化，说明反应在60 min到达终点(图2a)。因此，我们选用60 min作为后续研究的终点时刻。接下来我们考查了反应温度对降解率的影响情况，当反应温度在10℃至40℃时，苯甲醛的降解率随温度的升高而升高，40℃时降解率出现峰值。若反应温度大于40℃，降解率随着温度的升高反而呈下降趋势(图2b)。这一结果显示，温度较低时，酶活较低，导致降解率低，随温度升高反应加剧，降解率升高，但超过40℃后，酶蛋白变形失活，导致苯甲醛的降解率反而出现下降。相关文献也有类似的结论 [ 26 ]。固定反应时间60 min，反应温度40℃，调节缓冲液pH值，发现在pH 4~6之间，酶的降解活性随着pH值的增大而增强，当pH值到达6时，酶的活性达到峰值59.4%，略高于pH为7时的情况，说明弱酸环境更利于此反应(图2c)。对于不同浓度的苯甲醛，在酶浓度为20 ug/mL时，降解率依旧维持在59.4%左右，该结果表明，苯甲醛初始浓度对该反应的影响不大(图2d)固定反应时间60 min、温度40℃、pH值6、苯甲醛的浓度5 mmol/L，酶浓度20 ug/mL，改变过氧化氢的浓度(0.1~0.8 mol/L)后发现，苯甲醛的降解率在0.5 mol/L之前随着浓度的增大而增大，在0.5 mol/L之后维持在峰值59.4%左右，过氧化氢浓度的增加对降解率的增加没有显著提高(图2e)。使用产品B在表1所配的反应体系中，设置反应时间60 min，反应温度为40℃，磷酸缓冲溶液pH为6，苯甲醛溶液浓度为5 mmol/L，过氧化氢溶液浓度为0.5 mol/L，HRP浓度为20 ug/mL时，苯甲醛的降解率59.4%。当HRP浓度大于等于30 ug/mL时，苯甲醛的降解率可达到最大值64.7% (图2f)。 4.2. 不同纯度酶对苯甲醛去除率的影响 图3. 不同纯度辣根过氧化物酶60 min内与苯甲醛去除率的关系 图3中五根曲线分别代表实验室制备得到的三种不同纯度的HRP产品A (RZ > 0.8，酶活 > 80 U/mg)，B (RZ > 1.5，酶活 > 150 U/mg)，C (RZ > 3.0，酶活 > 300 U/mg)以及BBI公司市售的HRP产品(RZ > 1.5和RZ > 3.0)五种产品，在表1所配的反应体系中，在最优反应条件下(反应温度为40℃，磷酸缓冲液pH为6，苯甲醛溶液浓度为5 mmol/L，过氧化氢溶液浓度为0.5 mol/L，HRP浓度为30 ug/mL，60 min)，降解苯甲醛的曲线图。实验结果显示，产品A的最终降解率为28.7%，比同条件的产品B低36%比产品C低42.8%，产品A的降解效果与产品B和C有显著性差异，产品B与产品C相差6.8%，不存在显著性差别。产品B和C的曲线分别与BBI公司对应的产品基本一致，说明产品B和C与BBI公司相应的HRP产品对苯甲醛的降解效果相当。从经济适用性角度考虑，产品C (RZ > 3.0)对苯甲醛的降解效果仅为产品B (RZ > 1.5)的1.1倍，而价格是产品B的2.3倍(以BBI市售价格为参考)，产品C的纯化流程也较产品B更为复杂，选用RZ > 1.5，酶活 > 150 U/mg的HRP产品进行苯甲醛的降解反应具有最佳性价比。
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user: 摘 要 本论文基于AT89C51单片机设计了一款智能无感杂物桶，其设计思路是利用定时器计数与下降沿外部中断配合其他模块进行协同。在自动翻盖方面采用的是热释电红外传感器被动检测来控制电机翻盖。HC_SR04超声波测距模块用来检测杂物装载程度，将检测出来的数据通过LCD1602液晶显示以此实现超声波测距显示功能。通过RS485通讯将检测的数据传递至上位机，使人能够实时监测杂物桶装载程度。 关键词 :无感智能杂物桶，AT89C51单片机，红外传感器步进电机，HC_SR04超声波模，LCD1602 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial International License (CC BY-NC 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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user: 1. 设计背景 1.1. 设计背景 无盖杂物桶是日常生活中必不可少的工具，因为使用便利被各大场合所接受。但同时也存在很多问题，包括杂物味道的扩散、接触感染等。智能杂物桶的出现很好的解决了这些问题，不仅能够识别人体、声音来控制翻盖，而且其大容量、精美的封装使用户有更好的体验。我们基于普通杂物桶也设计了一款智能杂物桶，在能够实现自动翻盖的基础上增添了超声波测距，使杂物桶装载程度实时显示在液晶屏上，一旦超过装载程度则会通过RS485通讯将信息传递至PC端供使用者实时监控。 1.2. 智能杂物桶的研究现状及问题描述 如今智能杂物桶功能强大，包括自动翻盖、语音交流、定时消毒等等。而针对杂物桶装载程度的检测这一功能却不多，考虑到我们设计的智能杂物桶用来检测的杂物起伏并不大，所以我们在HC-SR05人体热释电传感器实现自动翻盖的基础上通过超声波模块对杂物装载程度进行检测 [ 1 ]，通过接收发出的反射波与时间计算出距离并显示在液晶屏，更能通过RS485通讯与PC相连，让使用者在扔杂物的时候对杂物桶装载程度有更好的了解。 1.3. 设计理念及创新性 本装置设计理念基于单片机，根据人体热释电传感器检测是否有人经过。一旦检测到人体发出的红外线，该传感器则会发出数字信号给单片机，此时通过给步进电机各相上电进行控制桶盖并配合超声波模块、1602液晶对杂物桶的装载程度进行显示。一旦杂物装载到预定程度则自动通过485通讯将数据发送给监控人员以此实现人机交互的友好。
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user: 2. 硬件系统设计方案及实现 2.1. 进行自己设计的整体思路 为了能够提高用户的体验感觉，我们对常用杂物桶进行了改造。首先是针对自动翻盖功能，采用红外线传感器可重复触发方式，一旦检测到人则控制电机进行翻盖，然后此时利用超声波模块进行测距并刷新液晶上的数据，当人离开后电平变低则控制电机对桶盖进行闭合。最后通过RS485通讯进行上位机交互。 2.2. 设计方案 本装置可以分为3个模块，即为模块a：红外线翻盖模块。模块b：超声波检测满溢程度模块。模块c：杂物信息监控。 2.2.1. 红外线翻盖模块设计 本设计采用HC-SR05红外线传感器可重复触发式对人体进行检测。当进入感应范围，人体释放的红外光透过菲涅尔透镜被聚集在传感器某个段的同心环上，此时同心环与红外线探头的焦距使红外光被探头接受，探头将光信号变成电信号，最后通过模数转化成数字信号传至单片机对应I/O。单片机在接收到红外传感器的信号后是不能直接驱动电机，因为单片机的I/O口一般输出的电压电流比较小，供电电压在5 V左右驱动负载能力不够，所以需要用一个功率放大电路来放大用单片机产生的信号，而且输出的是单片机数字信号而不是驱动电流，所以我们选用具有大电流输出能力的ULN2003模块，引脚图设计如下图1所示。 图1. ULN2003引脚图 对于控制步进电机，一旦红外传感器对应的I/O口变成高电平，步进电机(28BYJ-48)则在ULN2003控制下进行翻盖 [ 2 ]。桶盖采用半翻式，设计图如下图2所示。 图2. 红外翻盖设计图 所以我们需用执行的操作就是控制步距角为90˚。考虑到半面桶盖负载轻，我们采用一相励磁法，如图3所示，不仅耗电低而且精确良好。然后通过控制脉冲个数控制角位移量达到定位的目的，同时控制脉冲频率来控制电机的转动速度。 图3. 一相励磁方式 2.2.2. 超声波检测满溢程度模块设计 本模块设计采用超声波模块(如图4所示)对杂物装载程度进行检测。通过单片机给超声波Trig这一IO口至少10 us的高电平信号，此刻模块会自动发送8个40 kh的方波检查信号是否返回，一旦检测到Echo端口会输出高电平 [ 3 ]。通过单片机内部定时器会测出高电平时间，测出的距离为S： S = T 高 2 × 声 速 式中：S——超声波测距； T高——高电平持续时间； 声速——340 M/S。 图4. 超声波模块设计图 然后通过1602LCD，如图5所示进行显示。 图5. 1602液晶原理图 接正电源其对比度最弱，接地时对比度最高，一旦对比度过高会有“鬼影”，所以使用时通过给V0引脚一个10 k电位器调整对比度使其显示更清晰。使用前我们对液晶进行了相应的配置，首先进行初始化、写命令函数、写数据函数等操作。因为1602液晶只能显示字符型数据，所以我们将超声波测得的数据逐位拆开并参考CGRAM将数字转换成字符最后通过DDRAM操作地址写入使得液晶显示，一旦有人扔完杂物则重新启动超声波测距将测得的新数据重新写入以此来实现数据的刷新显示。 2.2.3. 杂物信息监控模块设计 本模块设计我们基于单片机最小系统进行了扩展(如图5所示)，分别将单片机的P3.0 (RXD)与P3.1 (TXD)端和485通讯模块的TXD (接收)和RXD (发送)相连接，PC端采用USB转485模块并用双绞线将两个模块的发送接收端连接(图6)，并将PC端的上位机波特率，COM口配置好。因为我们是要发送检测的数据，所以首先我们将串口初始化，波特率调至9600 bps并选好串口通讯的工作方式 [ 3 ]。如图7所示RE、DE两个引脚连在一起此时引脚默认为接收状态。 图6. RS485原理图 最终我们将485引脚电位拉高，然后利用循环将需要的数据逐字节发送，发送完数据后再将电位拉低。 2.2.4. 单片机最小系统及供电 单片机最小系统由stc89C51单片机，如下图7所示。 图7. 总体设计图 晶振电路组成。晶振电路由11.0592 M晶振与单片机相连接，同时将两个22 pF的电容接地接引脚。用来过滤掉晶振的高频部分。复位电路由10 uf的电容正极接5 V电源，1 k电阻一段接地(GND)。因为本装置供电电压为5 V，为了避免换电池带来的麻烦，我们利用LN7805集成稳压器，在被整流滤波后送入LM7805稳压，在输出端接一个470 U和0.1 U电容进一步滤除纹波，得到5 V稳压电源，使得可以直接给其进行供电。
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user: 3. 软件系统设计方案及实现 3.1. 红外线翻盖软件设计流程 利用热释电红外传感器检测是否有人并用if函数进行判断。并对步进电机各个相电位状态进行定义，如下图8所示： 图8. 步进电机控制原理图 通过定义旋转时间控制脉冲个数进行翻转，通过定义延迟函数来控制脉冲频率来控制电机转速 [ 4 ]。没人则为低电平步进电机保持原状。有人为高电平则控制桶盖进行翻转，然后通过延迟函数延时3 s，如果人离开检测范围则将给各相I/O与之前相反的上电顺序使步进电机下翻复位。控制流程图如图9所示。 图9. 红外翻盖软件流程设计图 3.2. 超声波测距液晶显示设计流程 首先超声波模块由Trig引脚发出至少10 us的方波，Echo引脚一旦检测到则输出高电平并利用单片机定时器中断测出高电平时间，然后通过公式计算出与杂物的距离 [ 5 ]。1602LCD初始化读写命令等操作完后将测得的距离显示在液晶屏，并判断与杂物的具有是否小于3厘米，小于则没有变化，大于警示灯亮起。当杂物扔走后则灯熄灭，最后并通过485通讯传至PC端方便监控。如下图10所示。 图10. 超声波测距软件流程设计图
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user: 4. 总结 本文主要是基于AT89C51单片机设计了一款智能无感杂物桶，本杂物桶设计的过程中包了以下四点的创新如下： 1) 检测人体红外实现自动翻盖； 2) 液晶显示杂物桶装载程度； 3) 使用者通过上位机实时检测杂物桶装载程度； 4) 直接供电不需要额外装载电池。 同时我们知道在整个设计过程中仍然还存在若干不足之处和可以改良的点。如在电机运转带来一定声音方面，在后续的研究和设计工作上我们会用直流减速电机进行驱动，在增强精度的同时给使用者更好的体验。此外并用stm32系列芯片来替代AT89C51芯片重构系统架构和相关数据和协议，最终来丰富无感杂物桶更多的功能。
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user: 摘 要 本文采用Python语言所提供的BeautifulSoup网页爬虫工具、Wordcloud词云分析工具、以及Jieba汉字处理工具，从淘宝官网下的天猫各大品牌旗舰店网站中采集消费者评价组成数据，选取了六大知名护肤品品牌，对采集的数据通过预处理，统计出高频词汇，制作词云图，据以分析消费者对不同国家护肤品品牌的看法，探索中国护肤品品牌的未来发展道路。 关键词 :护肤品，品牌，消费市场 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 改革开放以来，我国逐渐进入一个稳步、可持续发展的社会主义新时代，各行各业发展迅速，与各行各业的发展类似，我国化妆品行业也进入高速成长阶段，经过20年的发展，我国的化妆品市场己跃居世界第二，排名仅次于美国。日益庞大的中国化妆品消费市场，吸引着全球化妆品行业的眼光，国际知名品牌纷踏而至，给我国化妆品行业带来巨大的冲击。从《中国化妆品》杂志社和赛迪顾问股份有限公司联合发布的《2019年第三季度中国化妆品市场盘点数据》(图1)可以看出，护肤品占据化妆品行业的第一大品类，高达54%占据着最大的市场份额 [ 1 ]。 图1. 2019年第三季度中国化妆品细分市场结构 2018年将我国护肤品行业市场份额中前10位企业的行业市场占有率加总起来，尚不及护肤品行业总占有率的50%。市场前十名中，国产护肤品企业仅有三家 [ 2 ]。同样2019年天猫双十一护肤品行业TOP10销售额排行榜中，国产品牌百雀羚、自然堂、薇诺娜占据了三席。针对这些数据，不少认为中国国产护肤品品牌在与外资品牌的竞争中节节败退，难以有美好的未来。也有人认为中国民族护肤品品牌正是在跟外资护肤品品牌的交锋中不断成长和壮大 [ 3 ]。但唯一可以肯定是，国货美妆品牌仍需继续成长。 同时随着全球化进程的加快和产品技术差异的缩小，导致同类商品间的差异越来越小，品牌竞争也随之加剧。在这样的基础上，企业不断通过各种沟通手段试图达到预期的品牌状态，使得品牌在市场中反映出独特的定位和主张。品牌识别同时关注了产品属性和品牌的象征意义以及品牌的价值主张 [ 4 ]。 本文分析不同国家的护肤品品牌在我国的现状，利用Python语言支持下的BeautifulSoup网页爬虫、Wordcloud词云分析、Jieba汉字处理等工具，分析了消费者对不同国家护肤品品牌的看法，探索中国护肤品品牌在未来的发展道路。
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user: 2. 数据获取及数据预处理 从淘宝官网下的天猫各大品牌旗舰店网站中采集所需的消费者评价词条组成数据，选取了六大知名护肤品品牌，调查对象分别为国产品牌(表1)：自然堂、麦吉丽；日韩品牌(表2)：珂润、Sk2；欧美品牌(表3)：娇兰、兰蔻。对采集的数据用anaconda中的matplotlib进行预处理分析，统计出词频，运用wordcloud依据消费者使用评价的词频制作词云图，让统计结果更加直观，便于寻找主要属性特征。本文一共采集了286，783条统计数据，其中，珂润品牌选取了19，739条累计评价，Sk2品牌选取了121，072条累计评价，自然堂品牌选取了97，136条累计评论，麦吉丽品牌选取了12，195条累计评论。娇兰选取了6115条累计评价，兰蔻选取了30，526条累计评价 Table 1 Chinese lotion and cream evaluation words frequenc 词序 国产 自然堂 麦吉丽 词 频数 词 频数 1 保湿滋润 852 包装挺好 212 2 控油 247 保湿滋润 116 3 味道好闻 245 正品 66 4 吸收效果不错 202 吸收效果不错 40 5 是正品 196 清洁度强 28 6 清洁度强 193 提亮肤色 27 7 味道不好闻 67 不适合敏感肌 13 表1. 国产水乳评价词频 Table 2 Japanese and Korean lotion and cream evaluation word frequenc 词序 日韩 珂润 Sk2 词 频数 词 频数 1 保湿滋润 778 包装挺好 2313 2 控油 210 保湿滋润 558 3 吸收效果不错 197 吸收效果不错 352 4 物流快 165 是正品 330 5 清洁度强 161 控油 230 6 温和不刺激 152 清洁度强 181 7 控油效果一般 69 味道不好闻 216 表2. 日韩水乳评价词频 Table 3 European and American lotion and cream evaluation word frequenc 词序 欧美 娇兰 兰蔻 词 频数 词 频数 1 保湿滋润 1570 物流快 11，595 2 包装不错 1460 保湿滋润 10，022 3 味道好闻 1045 吸收效果不错 3981 4 吸收效果不错 976 味道好闻 2660 5 控油 744 控油 1775 6 清洁强度高 243 不保湿滋润 493 7 控油效果一般 77 表3. 欧美水乳评价词频