DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 监测结果及分析 4.1. 矿区沉陷结果 利用Stacking时序InSAR方法所得结果是基于卫星视线方向(Light of sight， LOS)，而煤矿沉陷主要表现在垂直向，为直观地体现矿区沉陷状况，根据雷达波入射角将LOS向形变转换至垂直向。所得2017年3月16日至2019年10月8日期间北泉1矿及北泉2矿年均沉陷速率结果如图3所示，在该区域主要呈现3个沉陷漏斗，年均沉陷速率达−154~57 mm/a，沉陷空间分布较集中，为便于描述此处称为A，B，C沉陷区，其中A沉陷区位于北泉1矿开采范围，B、C沉陷位于北泉2矿开采范围。 图3. 北泉1矿及北泉2矿年均沉陷速率结果图 穿过各个沉陷区作剖面线，如图4(f)所示，沿剖面线沉陷变化如图4(a)~(e)所示。沿剖面线A1A2、a1a2沉陷趋势为倒“金字塔”状，年均沉陷速率最大约−150 mm/a；沿剖面线B1B2、b1b2沉陷从边缘至中心逐渐增加，沉陷速率最大约−110 mm/a，在沉陷中心趋于稳定，呈“盆”状；沿剖面线c1c2沉陷速率最大约−70 mm/a。 对比研究区Sentinel-2光学影像，如图5所示，发现A区域位于北泉1矿工业场地东南侧约1.00 km处，该区域东西长约1.30 km，南北宽约1.00 km，沉陷面积约1.30 km 2 ；B、C沉陷区紧邻北泉2矿工业场地，分布在其东西两侧，其中，B区域东西长约1.10 km，南北宽约1.10 km，沉陷面积约1.21 km 2 ；C区域东西长约1.50 km，南北宽约1.30 km，沉陷面积约1.95 km 2 ，各沉陷区面积较大且与地面构筑物十分接近，可能存在安全隐患。 为进一步揭示北泉1矿及北泉2矿开采引起的地面沉陷过程，获取2017年3月16日至2019年10月8日期间每隔一月时12天间隔下的沉陷量，12天间隔相对整个监测周期可以看作为某一“时刻”，因此，这里用于直观体现不同“时刻”下矿区的开采程度。在沉陷区选择多个特征点(A1~C2)，其空间分布如图6(d)所示，获取这些特征点上每月的沉陷变化，并作进一步分析。 图4. 北泉1矿及北泉2矿沿剖面线沉陷状况图 图5. 研究区域光学图 如图6(a)~(c)所示为各特征点上每月间隔12天的沉陷变化情况，发现北泉1矿A区域和北泉2矿B区域从2018年起开采程度逐年加深，C区域开采力度一直较弱，地表沉陷也相对较小；观察数据变化发现各个矿区每年11月至次年3月期间地表沉陷小，开采力度弱，并且3月至5月地表基本无沉陷现象，甚至呈回升状态，然而，5月后沉陷迅速增加，但是在每年8月份左右地表沉陷又会有较大幅度回升。根据气象等资料了解到，该地区每年11月至次年3月为冰冻期，年最低平均气温达−23℃，可能是在该环境条件影响下，限制了矿区开采力度；3月起温度回升，冰冻消融，从矿区地质资料可知 [ 16 ]，该区域主采的4号煤层顶底板属抗压强度差，抗拉、抗剪强度低且易软化的岩石，此外，煤层附近多为泥岩，遇水具有一定的膨胀性，这可能是致使矿区地表3至5月表现出基本无沉陷现象，甚至呈回升状态的原因；5月后沉陷迅速增加，因而5至10月份为主要采煤期；根据水文地质调查资料可知，该矿区位于戈壁滩中，缺少天然地表水体，唯一补给区为北部巴尔库山的融雪水潜流于地下，每年夏季融雪水汇流而下，根据2009~2019年气象资料可知，该地区夏季降雨集中，夏季平均降雨量达26 mm，易形成短时洪流，加之该地区属裂隙含水层充水为主的水文地质条件，往往能形成较强的含水带或导水带，并能沟通各含水层间的水力联系，因而，冰雪融水和大气降水使得沉陷坑储水可能是8月份左右沉陷急速回升的原因；因此，该矿区沉陷在一定程度上受环境影响，具有一定的季节性规律。 图6. 各区域特征点时序沉陷变化图 获取北泉1矿和北泉2矿2017年3月16日至2019年10月8日期间累计沉陷分布，如图7所示，从空间分布来看，沉陷漏斗随着时间增加范围有所扩大，但在不同时间下地理位置未有较大的变动，即煤矿开采固定于A、B、C区域。根据累计沉陷结果来看，北泉1矿开采集中于A区域，2017年至2019年期间，沉陷范围逐步扩大至一定程度后不再有较大幅度的扩展，沉陷量逐渐增加，至2019年10月累计沉陷量约400 mm；北泉2矿在2017年主采C区域，2018年后减弱了C区域开采力度，发现自2017年7月起C区域东部出现抬升，可能是由于排水能力差矿坑回填充水或煤矸石堆积物导致；2018年和2019年北泉2矿主采B区域，B区域自2018年3月后表现出较明显沉陷，开采力度较大，快速形成了较稳定的沉陷漏斗，至2019年10月最大累计沉陷量约400 mm。 图7. 北泉1矿及北泉2矿累计沉陷分布图 4.2. 矿区安全问题分析 北泉1矿和北泉2矿是简单型矿床，属裂隙含水层充水为主的水文地质条件，矿区主采的4号煤层顶底板均以粉砂岩–泥岩为主，属抗压、抗拉、抗剪性弱的岩层，总体稳固性较差，结合本文对北泉1矿和北泉2矿沉陷发展规律的研究，地表沉陷及沉陷坑充水应是矿井主要威胁。受煤矿采动等影响，破坏了岩石连续性及地下水的自然流畅，煤层附近含水层平衡也受到干扰，有可能成为直接充水水源，加之常年开采易形成沉陷坑，利于储水，易造成透水事故；此外，矿区属裂隙含水层充水为主的水文地质条件，平面上和剖面上均呈带状分布，埋藏愈浅，则裂隙愈发育，往往能形成较强的含水带或导水带，利于水力联系，尤其是雨水集中时，更易发生事故，应采取积极有效的预防措施，以免造成不必要的人员和财产损失。
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user: 5. 结论 本文利用2017年3月16日至2019年10月8日期间覆盖北泉1矿和北泉2矿的73景Sentinel-1A升轨影像，基于Stacking时序InSAR方法对该地区进行沉陷监测。研究表明：1) 该区域集中分布3个沉陷漏斗，年均沉陷速率达−154~57 mm/a，且各沉陷区与地面构筑物十分接近，具有一定的安全隐患；2)该区域的地表沉陷在一定程度上受冰冻期、冰雪融水和集中降雨等影响，具有一定的季节性规律；3) 矿区沉陷及矿坑充水是矿区的主要威胁。
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user: 摘 要 目的：揭示花椒各器官对土壤中营养元素的吸收和利用水平，掌握花椒果实发育对营养元素的需求，为合理施肥提供基础。方法：测定土壤和花椒样中N、P、K、Ca、Mg、B、Zn、Cu和Mo含量并进行统计分析。结果：土壤中花椒树所需求的K、Cu、Zn元素含量很丰富，缺少N元素，P、Ca、Mg、B、Mo各元素的含量极为贫乏；花椒树体中各元素含量由多到少，依次为Ca > K > N、P、Mg > B > Cu、Zn > Mo；花椒营养器官对N、K、Mg和B，果实对K、B和Mg的聚集能力较强。结论：花椒树和果实对N、P、K、Ca、Mg、B需求水平较高。 关键词 :花椒，土壤，营养元素，吸收利用 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 研究作物对土壤中营养元素的利用规律是研发配方肥料或专用肥的基础 [ 1 ] [ 2 ]。许多研究表明，不同种类的植物对土壤中营养元素的吸收和利用程度差别较大，如苹果和柑橘对土壤中N、P和K的需求水平有明显差别 [ 3 ] [ 4 ]。此外，同一植物的不同器官也对营养元素有完全不一样的需求，如苹果叶片和果实对营养元素的需求有很大差异 [ 3 ] [ 5 ]。因此，研究栽培植物不同器官对营养元素的需求水平和规律，对于通过施肥提高其产量有实际意义。 花椒是我国北方和西南山地及丘陵地区栽培面积较大的经济树种之一 [ 6 ]。栽培花椒经济效益高，施肥和修剪是提高花椒产量的主要措施，花椒施肥主要以氮肥及有N、P、K组成肥复合肥为主 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。研究表明，花椒果实富含K、P、Ca、Mg、B、Zn、Cu、S、Fe、Mn [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]，但这些报道未能系统进行营养元素在土壤与花椒枝皮、叶和果实间的富集和吸收利用规律的研究，难以确切揭示花椒各器官对营养元素需求的差异和对肥料中营养成分的要求。由于土壤中S的临界值为12 mg/kg、复合肥和磷肥中的S基本能满足植物的需要 [ 15 ] [ 16 ] ；陕西土壤中Fe含量丰富、达1.76%~4.38% [ 17 ]，Mn含量也很丰富 [ 18 ] [ 19 ]，Mo对植物开花坐果及发育有重要作用 [ 20 ]。因此，本文在陕西花椒主产区，进行花椒对N、P、K、Ca、Mg、B、Zn、Cu、Mo各元素的利用规律研究。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 采样方法 2017年7月下旬在陕西韩城、合阳、澄城、白水、蒲城、富平、岐山及潼关、华阴、华州区和凤县花椒栽培县(市)，选取17个盛果期花椒园(其中，华洲区为6个)，再从花椒园中选取面积不小于0.33 Km 2 成片花椒林地，分别采集土壤及花椒枝、叶和果实样；其中在每采样点挖1土壤剖面，采集0~10 cm、10~20 cm、20~40 cm处土壤100 g以上，然后全部混合均匀称重300 g装袋标记；采样方法详见“花椒器官中6种重金属的含量与分布研究” [ 6 ]。 2.2. 分析方法 粉碎所采集的花椒枝条、叶、果皮、种子以及土壤样，送西北农林科技大学测试中心检测土壤样中速效氮N、速效磷P、速效钾K，及钙Ca、镁Mg、铜Cu、锌Zn、硼B、钼Mo含量。其中土壤样中的N、P和Mo分别采用碱解扩散法、碳酸氢钠法、分光光度法 [ 1 ] [ 21 ]，K、Ca、Mg、Cu、Zn采用原子吸收光谱法(AAS) [ 22 ] ；花椒样中的N采用全自动定氮仪法 [ 5 ]，P和Mo采用分光光度法，K、Ca、Mg、Cu、Zn采用AAS法，B采用电耦合等粒子质谱法(ICP-MS) [ 14 ]。 2.3. 数据处理 采用Microsoft Excel软件进行数据处理并做图。 富集系数BCF = Xi/Yi、转运系数BTF* = Xo/Xb [ 6 ]，满足值Z = Yi/BCF，土壤中各元素的比率% = 100 (土壤某元素含量/土壤元素含量总合)%，花椒器官元素间的比率% = 100 (花椒某器官某元素含量/花椒所有器官某元素含量总合)%；Yi土壤元素含量，Xi花椒器官元素含量，Xb枝皮元素含量，Xo其他花椒器官元素含量，Z为土壤元素含量满足花椒需求的能力值(简称满足值，详见讨论)。
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user: 4. 结论与讨论 4.1. 结论 陕西17个花椒林地土壤9种元素研究说明，土壤中大量元素含量由大到小依次为：K、N、P，中量元素为Ca、Mg，微量元素为Zn、Cu、B、Mo；这9中元素满足花椒树的丰缺水平是，K、Cu、Zn含量很丰富，N缺，P、Ca、Mg、B、Mo很缺。 综合各元素在花椒树体中的含量表明，9种元素含量由大到小是Ca > K > N、P、Mg > B > Cu、Zn > Mo，花椒营养器官对N、K、Mg和B的聚集能力较强，花椒果实对K、B和Mg的聚集能力较强，花椒树和果实对N、P、K、Ca、Mg、B需求水平较高。 4.2. 讨论 N、P、K是提高栽培植物产量必须施用的主要营养元素，不同的作物和经济树种如苹果、柑橘、梨等果树对N、P和K的需求水平差别很大 [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ]，小麦、玉米、水稻之间的要求也不同 [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ]。本研究数据可统计出，花椒对N、P、K的需求比是1.05:1.00:7.44，花椒果实的要求则是1.00:1.12:8.48，说明花椒对大量营养元素的要求不同于其他树种或作物，这一现象在花椒对中微量元素的要求上也有体现。 研究土壤与栽培植物各器官中的营养元素最终目的在于配方施肥、提高产量和生长量 [ 32 ] [ 33 ]，但配方施肥和专用肥一般都以土壤元素的丰欠水平和施肥试验效果为依据 [ 34 ] [ 35 ]。也可以直接检测植物器官的营养元素含量以确定使用的肥料养分是否均衡，最常用的方法是对植物叶片进行营养诊断、土壤营养检测及施肥试验 [ 24 ] [ 36 ] ；其中进行土壤与植物组织或器官营养元素的联合检测和分析，则能较确切的揭示植物对营养元素的需要及施肥要求 [ 33 ] [ 37 ]。花椒施肥试验表明，合理的N、P、K配方可提高花椒增产60%~80% [ 38 ] [ 39 ] [ 40 ]，本研究通过对土壤与花椒器官中营养元素的联合分析，虽然确定了花椒尤其是花椒果实对营养元素均衡要求，但还待施肥试验进行验证。 施肥实验报道还表明，除N、P、K外，Ca也对花椒产量有很大的贡献 [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] ；花椒林地土壤和花椒养分研究则说明，部分花椒地土壤N、P、K、Fe、Mn、B、Zn供给不足，花椒果实发育对N、P、K、Ca、Mg、B、Mg需求量较大 [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ]，这与本研究结果基本相似 [ 48 ]。但已报道的花椒施肥试验未同时进行土壤和花椒营养元素检测，除N、P、K配方还可能存在缺陷外，也未考虑施用对花椒果实发育有重要作用的中微量元素肥，因此还需要通过施肥试验进一步明确中微量元素的增产效果。 本研究依据全国第二次土壤普查养分分级标准中的指标 [ 23 ] (以下简称“分级标准”)，阐述了花椒林地土壤中各元素的丰欠水平，分级标准中的指标覆盖面是全国所有栽培植物 [ 1 ] [ 3 ] [ 23 ] [ 49 ]，虽然标准中的指标常用于土壤肥力或养分评价 [ 50 ] [ 51 ] [ 52 ]，但难以利用标准中的指标直观地说明土壤元素含量满足花椒的需求能力大小。评价土壤养分或肥力的方法报道有很多，但评判结果几乎都用丰欠水平进行表述，难以找到直接说明土壤养分满足栽培植物需求能力大小的数量值，因而出现了不同的模型分析和判别方法 [ 53 ] [ 54 ] [ 55 ]。本研究尝试用Z = Yi/BCF直接判别土壤对花椒各器官所需要元素的满足能力，理论上土壤中元素含量满足花椒需求能力的临界值是Z = 1，Z < 1表示土壤中元素含量欠缺、Z > 1则为丰富，但由于本研究数据偏少，Z最小是0.0146、最大为213.8729，还不能科学地确定土壤中元素含量极缺、很缺、缺乏及丰富、很丰富所对应的Z值范围，因此还需要对满足值Z继续进行研究。
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user: 摘 要 近年来，中国方言电影蓬勃发展，近两年内国内就上映了超过20多部方言电影。值得注意的是，这些电影中的主人公多数不仅会讲方言，还会讲普通话，英语等语言，因而我们称这类人为双语者或双言者。而为了成功地进行沟通，这类人不可避免地在两种或两种以上语言或语言变体之间进行语码转换。因而本文以中国方言电影中由于各种动机而产生的语言转码为研究对象，探讨电影中语码转换对塑造人物形象、推动电影情节发展以及构建社会现实的意义与价值。 关键词 :中国方言电影，双语者，语码转换 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. 介绍 语言作为社会的产物，随着社会的产生而产生，经过漫长的历史演变，古老的汉语发展到今天，产生过多种方言，具体数目我们无法确切统计。学术界按照大的方言区，将中国方言大致归为北方方言、闽方言、吴方言、粤方言、赣方言、客家方言、湘方言等7大类。2000年，《中华人民共和国国家通用语言文字法》出台，法令第二章第16条明确规定，“戏曲、影视等艺术形式中需要使用的”可以使用方言，自此方言电影的发展在国家政策层面具有了合法性。而全球化大环境下多语多言的时代背景更是让方言电影在曾以普通话主导的中国电影市场里占据一席之地。从宁浩的《疯狂的石头》(重庆话，2006)、姜文的《让子弹飞》(四川话，2010)、张艺谋的《金陵十三钗》(老南京话，2011)、贾樟柯的《山河故人》(汉语普通话，山西晋语，英语，上海话，2015)、程耳的《罗曼蒂克消亡史》(吴语上海话、普通话、日语、英语，2016)、杨庆的《火锅英雄》(重庆话，2016)、饶晓志《无名之辈》(2018，西南官话)以及刚刚上映的刁亦男《南方车站的聚会》(2019，武汉话)短短十几年间，票房热门大多都被方言电影所占据。而由于在大多数方言电影中的人物或多或少掌握方言和普通话甚至外语等两种及两种以上语言，因而在语言学中，我们称这类人为“双语者”或“双言者”。如在电影《罗曼蒂克消亡史》中，主人公陆先生既会讲方言，又会说普通话，我们称这类人为“双言者”，而在电影《山河故人》中，电影人物张到乐除了普通话之外，他还会讲英语，因而这类人称之为“双语者”。而在诸多方言电影中，为了清晰的传达交际意图，电影中的主人公或是有意或是无意的进行语言之间的选择转换，而导演也借着语码转换这一手段，来进行电影中人物身份性格的构建，从而推动了剧情的发展。
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user: 2. 理论基础 双语是指一个人在日常交际中习得并使用两种或两种以上语言的现象。然而，学界对双语者(bilingual)的具体定义还没有达到一个统一的标准。本文采用Mackey (2000)对双语者所下的定义。他认为：“在日常交流中能够任意使用两种或几种两种以上语言的人可以称为双语者 [ 1 ] ”。 我们生活在一个多民族的世界里，不同的民族有不同的语言，在同一民族的内部，不同的地区、不同的族群又有不同的方言。Ferguson (1959)认为，在许多语言社团中，一些人在不同的情况下使用同一种语言的两种或两种以上的变体，就是双言(diglossia) [ 2 ]。王悦(2012)等认为，双语与双言既相似又不同，双语是指两种语言有不同的口头语言和书面语言，讲话者使用两种不同的语言，语言差异是矛盾的主要方面；而双言则是指两种语言有不同的口头语和基本一致的书面语 [ 3 ]。 而在本文中，双语者与双言者不做区分，都是指掌握两种或两种以上语言的人，这两者都是为了达到交流目的，进行成功的会话而采取的表达方式。 在了解语码转换之前，我们需要对语码(code)作一解释。从社会语言学的角度来看，任何一种语言或它的变体都可称之为语码。在方言电影中，出现最多的语码就是方言，比如《罗曼蒂克消亡史》中的上海方言、《山河故人》中的山西方言以及《火锅英雄》中的重庆方言等这些都是普通话的变体。而一旦出现类型不同的语码，如方言，普通话，英语，人物不可避免地就要进行语码转换。张积家(2008)认为语码切换(code-switching)是指双语者由所掌握的一种语言转换到另一种语言的现象 [ 4 ]。而这一转换既可以在两种不同的语言之间进行，也可以在同一语言的不同变体之间进行。
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user: 3. 方言电影中的语码转换 3.1. 方言电影中的双语者 方言电影众多，本文选择近几年来票房成绩较高的三部电影作一分析，分别是：程耳的《罗曼蒂克消亡史》、贾樟柯的《山河故人》以及杨庆的《火锅英雄》。在这三部电影中，主角或多或少会说两种甚至两种以上语言，在《罗曼蒂克消亡史》中，双语/双言者众多，其中最具代表的是葛优饰演的陆先生(普通话，上海话)以及浅野忠饰演的渡部(上海话，日语)，而在《山河故人》中，由于时代背景以及时间跨度等原因，主人公沈涛掌握(山西方言、普通话)，其子张到乐年少时既会普通话，又会上海话和陕西话，但由于长期国外生活经历，最终只会说英语。电影《火锅英雄》的背景决定重庆方言是不可缺少的对白语言，因而电影中的女主人公于小慧时而讲普通话，时而说重庆方言。从以上的人物语言掌握情况来看，出于展示人物身份，表达情感认同等原因，语码转换不可避免的成为方言电影对白语言中不可或缺的一部分。 3.2. 方言电影中语码转换类型 在本文所研究的方言电影中，语码转换的类型主要分为以下四大类： 1) 言者在不同场合使用不同语言 为了推动情节发展，电影主人公往往在不同的场合之间进行对话，如在电影《火锅英雄》中，当女主人公于小慧在便利店与男主人公刘波时隔多年的相逢时，她使用了普通话来沟通： 于小慧：刘波！我是于小慧，十八中的同学，我在旁边的理财上班。(普通话) 刘波：长江巴商财富。(重庆方言) 于小慧：你怎么知道？(普通话) 而后，在主人公刘波的邀请之下，于小慧去刘波经营的火锅店与老同学聚会时，她在一开场就用重庆方言： 于小慧：我干了啊！你们怎么不喝呢？(重庆方言) 2) 言者在一次交谈中使用不同语言 电影场景不变，而双语者在一次交谈中有意或者无意的使用两种或两种以上的语言来进行交际。在电影《罗曼蒂克消亡史》中，章子怡所饰演的小六在家庭聚餐时，面对身份不同的家人，小六在普通话与方言之间进行流畅的转换。 小六：导演啊，每天就干一件事，掉眼泪，拍着拍着就掉眼泪。(普通话) 陆先生：这么伤心，家里出事情啦？(普通话) 章子怡：这我就不晓得了(普通话)，谁都不知道(上海话)，没有人敢问他啊(普通话) 3) 言者在一个语言系统内的各种变体之间的转换 在国内方言电影中，最为常见的语码转换就是方言与普通话之间的转换。在电影《山河故人》中，15年后，当事业小有成就的沈涛初次见到曾经的追求者梁子媳妇时，有意的从方言转换到普通话。 梁子媳妇：沈涛？(普通话) 沈涛：你是？(山西方言) 梁子媳妇：你不认识我，我是梁子的爱人。(普通话) 沈涛：梁子？(方言)梁子回来了？(普通话) 4) 说话人在使用一种语言的过程中有意或者无意的加入另一种语言的词汇 在对话中，出于特定的目的，说话人往往会在两种语言的词汇之间进行转换，在电影《山河故人》中，在国外长期生活的张到乐已经完全忘记儿时所用的普通话或方言，仅仅会使用英语来交流，当他与操着山西方言的父亲对话时，父亲张晋生则在方言中夹杂着英语单词。 张到乐：Hi， key. 张晋生：你的key呢？ 张到乐：I lost it. 张晋生：又lost了？
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user: 4. 方言电影中语码转换价值分析 方言是社会的产物，它随着社会的发展而发展，无时无刻不在反映社会语言状态。它是贾樟柯《山河故人》中为了构建社会现实而使用的工具，是杨庆在《火锅英雄》中为充分展示人物背景和剧情的推演所采取的手段，也是，程耳在《罗曼蒂克消亡史》中，为完成对人物形象的塑造而运用的手法。 4.1. 方言语码转换塑造人物形象 电影成功与否很大程度上取决于能否塑造令观众印象深刻的人物形象，而电影对白是展示人物性格，塑造人物形象的有声手段。诸如《疯狂的石头》中的重庆话，《让子弹飞》中的四川话在很大程度上给观众带来强烈的带入感及认同感，幽默的方言对话塑造了个性鲜明的人物形象，这一手段的效果也反映在葛优主演的《罗曼蒂克消亡史》中，作为一部众多大牌明星汇集的电影，导演生生地按着那么多大腕儿小腕儿学上海话，已经空前绝后，更不要说人物在几种语码间进行流畅转换时，观众能够随之感受到语言的变换对人物形象的影响之力。就如浅野忠信饰演的妹夫这一角色，作为长期潜伏在中国的日本军官，他的上海方言与本地人无任何差别，因而周围人物并未识破其日本间谍的真实身份，这说明方言对于身份认同起到了重要作用，但在影片最后，妹夫以日本战俘的身份再次见到陆先生时，他再也没有跟以往一样操着熟练的上海方言与陆先生对话，说明他在黑帮大佬的妹夫与为民族战斗的日本间谍身份中选择了后者，但随后，当妹夫见到自己的两个儿子之后，他发现儿子听不懂他说的日语，于是他在日语与上海方言之间进行了转换，这也体现了除却民族身份之外，语言之间地选择也使得这个角色充满复杂性。 妹夫：不要哭了，现在不是掉眼泪的时候。听好，你要保住性命。战俘营会保证日本人的生命安全。你去告诉他们你是日本人。(日语) 妹夫：我是爸爸，你要跑到里面去，告诉他们你是日本人，一定要回到日本，听懂了吗？(上海话) 4.2. 方言语码转换推动情节发展 电影中能让剧情发展呈现的是跌宕起伏还是郁沉缓慢，最有力的手段莫过于运用语言本身蕴含的力量。像《罗曼蒂克消亡史》中的吴侬软语，主人公们软糯婉转的对白让观众能够充分地感受到影片的质感以及老上海的时代风貌，而电影时而紧张时而舒缓的剧情也随着上海方言就此展开。拿王妈和陆先生的对话为例，在进家门之前，陆先生大部分的台词都是普通话，而跟王妈的几次对话都选择转换至方言来讲，语码的转换直接地向观众呈现了剧情由正式场合转换为生活化的场景。剧中方言与普通话的对照揭示了人物背景以及他们所处的阶级等级。 王妈：陆先生，叫我干啥？(上海话) 陆先生：三缺一。(上海话) 在《山河故人》中的汾阳话，生动而又直接的将观众带入21世纪初的山西小县城人民的生活当中，让北方地区的观众回忆起自己曾经操着又土又粗北方方言和老乡聊天时的惬意场景。而主人公们在方言与普通话之间以及方言与英语之间的语码转换清晰的标记除了故事发生的事件点，如沈涛从方言–普通话–方言的转换，一方面给观众呈现出故事情节发展的社会节点从20世纪末转向21世纪初，另一方面也清楚地提醒观众人物对白语进行了转换，意味着人物自身的身份有了新的变化。如沈涛和梁子媳妇初次见面时，梁子媳妇一直使用普通话，而沈涛由最初的方言转变为了普通话。 梁子媳妇：沈涛？(普通话) 沈涛：你是？(山西方言) 梁子媳妇：你不认识我，我是梁子的爱人。(普通话) 沈涛：梁子？(山西方言) 沈涛：梁子回来了？(普通话) 梁子媳妇：他回来了。(普通话) 涛：他还好吧？(普通话) 再如《火锅英雄》中的重庆话，人物口中原汁原味的重庆方言伴随着紧张刺激的剧情，让一起山城银行劫案，真实而有质感地得以呈现。其中最具代表的人物时女主人公于小慧，时隔多年，在初次偶遇年少暗恋的男孩刘波时，面对刘波全程的重庆方言，于小慧并没有从普通话转换至重庆话，而是选择一直用普通话交流，但随着剧情的发展，在接受刘波的邀请后，于小慧在面对多年未见的老友时，也开始用重庆方言来增加身份认同感，直至最后，于小慧和刘波的对话都已重庆话为主，转换为普通话也只是为了表明于小慧当前的身份进而推动剧情继续向后发展。 4.3. 方言语码转换构建社会现实 方言作为一种独特的文化符号，其历史性，地域性，生活性都使得电影情节发生的社会环境更加真实。它根植于地域文化中，标识着人物的身份以及社会地位，是构建社会现实的重要媒介。而一旦提及方言作为电影对白这个话题，相信对电影略懂一二的人一定会想到导演贾樟柯以及其指导下的一系列方言电影。作为中国第六代导演代表人物之一。东方早报网评这样写过：“一个来自中国基层的民间导演，追求影像“对现实表象的穿透力”。曾拍摄《江城夏日》的导演王超就直言“选择方言，就是为了增加电影和人物的质感，如果你要拍非常现实主义的电影，让人物讲他平常该讲的话，具备他平时就有的口音，这是再自然不过的事情”。贾樟柯作为“关心社会”的导演，纪实化影像下的“社会关怀”成为一直的电影母题 [ 5 ]。以《山河故人》为例，故事发生在山西的小县城汾阳，讲述了女主人公沈涛一家三代人从1999年到2025年情感、时代变化的故事。而方言在这部电影中就像一个随着电影一起成长起来的角色一样，它不仅引导观众感受真实的社会背景，而且它的成长也让我们见识到因剧情发展，社会进步而产生的多种多样的语码转换。具体来说，在电影开头，所有人物都在用汾阳方言对话，这直接了当的反映了20世纪末山西小县城的生活图景，人们生在这里，长在这里，也死在这里，一生的故事都围绕着小县城展开并用方言讲述着。但影片开头一个镜头值得我们注意，是教室的黑板上写着“说普通话、写规范字、做文明人”的这几个大字，这一镜头的出现不仅反映的20世末出我国大力推广普通话这一政策，还为后文另一中语码普通话的出现做下了铺垫。随着剧情发展，时间线到了21世纪初，中国城市化的快速发展也影响到汾阳县城，而主人公沈涛也步入中年阶段，同时在普通话与方言之间进行转换，这很贴合当时中国的发展现状，并形神具备的呈现出了不同时期汾阳县城的生活状况。电影最后，时间线来到2025年，沈涛之子张到乐孩童时期就定居国外，直至长大成人，他忘记了自己的母语，跟父亲的交流竟是通过翻译软件来完成。这从方言到普通话再到英语的过度已经不在局限于语言能力问题，而是残忍的揭露出只会讲英语的张到乐没有母语作为纽带，与自己的祖国存在的割裂。更深一层次来讲，这也反映乐当前中国社会的真实状况，孩子生在中国，却在国外的环境中成长，最后忘记了自己的母语，以讲外语为荣。所以通过仔细分析贾樟柯的方言电影我们发现，贾樟柯将方言视为传达他思想的一种方式，也让我们深切的感受到方言不仅仅是服务于电影对白，也能体现出导演作为社会的反思者所传达的价值观。
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user: 5. 总结 语言是文化的载体，而方言作为地域文化传播的一个重要手段，以不同的形式越来越多的出现在中国的电影市场。本文以近几年影院上映的热门方言电影为例，以电影中主要人物的对话为基本语料，分析了方言电影中四种语码转换的基本类型，并探讨了电影中双语者进行语码转换时对影片人物形象塑造、情节发展推动以及社会现实构建的意义与价值。认为方言电影中的出现的语码转换，是一种彰显地域文化，丰富影视语言的手段，也是带领观众走进电影，感受其中所蕴含的价值观的一种方式。
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user: 摘 要 随着电子书产业的发展，OCR技术(光学字符识别)的应用越来越广泛，但公式识别还未普及，主要原因是公式本身缺乏规律，同时，论文查重越来越严，也给公式识别提出了新的要求。本文主要研究以图片形式呈现的印刷体数学公式识别，字符分割方面采用了投影行分割和连通域分割相结合的方法，字符识别采用了模板匹配法，然后利用字符的相对位置进行结构分析。系统采用的分割方法在保证运算速度的同时提高了分割精度，对可分割的字符效果好。采用的字符识别方法充分利用了印刷体数学字符的规律性，算法简单，运算复杂度较低，识别精度高于97%。结构分析上考虑了常见的公式结构，分类讨论不重不漏。系统能识别清晰的印刷体数学公式，运算复杂度和字符粘连问题还需要进一步优化。 关键词 :连通域分割，模板匹配法，结构分析 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. 引言 信息技术的进步，促进了电子书产业的蓬勃发展，电子书内容的识别与应用的需求也越来越高。OCR技术，即对文本资料进行扫描后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程，其提出至今已有近90年，在中文材料和英文文章中均已得到广泛的应用。然而，在对数学公式的识别上还未普及，论文查重中还未能对数学公式进行识别，而这正是一些理工科论文的核心内容，同时，当前国内对论文查重的要求越来越高。因此，数学公式的识别与检索对于信息快速共享和预防学术不端现象具有非常重要的现实意义 [ 1 ]。 与普通文本识别不同的是，数学公式的分布呈二维状态，其分布无序，而普通文本的分布一般呈现一维状态，同时，对于英文单词的识别，还可通过语义与单词规律进行校正。这使得数学公式的识别更加困难。一般而言，数学公式的识别分为图像预处理、字符分割、字符识别、结构分析、错误纠正、输出几个步骤。因此，本文将主要从前面五个部分进行介绍。
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user: 3. 评价与展望 本系统采用的分割方法在运算速度和分割精度之间取得平衡，利用印刷体字符的规律性，以精准为模板建立字符模板库，并采取简单高效的模板匹配法进行识别，识别精度高，对于识别错误的字符追根溯源，找到识别错误的原因(字符高度相似如1和l，模板库字符形态相似)，并针对性处理，采用的公式规则逻辑性强，覆盖性全，识别效果较好。但是由于字符粘连的情况无法分割导致识别错误的情况发生，因此对识别效果产生一定影响。同时对印刷体书写原因造成的字符粘连采用的扩充模板库方法，还未涵盖所有情况。因此，本系统对字符间距非特别小的情况识别较好，同时识别时间还需要进一步优化。
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user: 摘 要 在对深度学习领域和神经网络结构深入探究及理解基础之上，针对现有方法大都基于服饰整体而忽略服饰细节要素特征的问题，本文设计并实现一种基于深度学习的服装属性标签识别的方法，采用来自阿里电商数据的网络服饰图像数据库，基于深度学习的神经网络快速高效地完成服饰图像中关键特征信息的提取，并基于提取的数据特征进行建模分析，从而达到对服饰属性的精准识别与分类。实验结果表明：该方法能有效地实现服饰属性标签的识别与分类，分类准确率有效提高，可有效解决服饰属性标签识别分类困难的问题，实现服饰图像局部属性的高效识别分类。 关键词 :深度学习，卷积神经网络，Inception网络，服饰属性标签识别 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 服饰款式的区分主要依据轮廓，以及不同的内部形状、长度，但不包括衣服的材质、色彩等等。互联网技术突飞猛进，图像分辨率不断提高，数据呈爆发式增长，由于人工区分效率低、误差大，从而激发了图像识别技术的快速发展。在服饰领域，现有方法大都基于服饰整体进行处理识别而忽略细节部位特征 [ 1 ] ；通常服装图像的常规表示方法，并不能从整体层面展示出服装本身所具备的所有有效特征；并且人工标注的低效性，以及主观上的判断不同，会产生一些不可避免的误差，这都会导致用户不能获得精准的检索 [ 2 ]，使得用户体验不佳，尤其在服饰检索领域。本文的重点就是对服饰图像特征进行细粒度的提取，并对其进行快速的高效分类。 使用图像中提取的有效信息组成所需的特征。目前，基于深度学习的方法在图像特征提取 [ 3 ] 方面正大放光彩。Wang X. C.等 [ 4 ] 能够根据服装实物图数据中完成服装款式的识别，使用模糊理论将款式轮廓点自动分类，主要是针对服饰局部轮廓进行识别，不是服饰的整体轮廓。Cheng Ci [ 5 ] 等提取形状特征，是使用边缘检测技术及颜色特征，来展示服装款式信息从而完成分类，实现图像检索功能。近年来，出现了很多解析人物着装的研究，使用不同的颜色分割标记出人物穿着的不同区域，为提取穿着在人物身上的服装信息扫除了障碍 [ 6 ] [ 7 ] ；同时多特征融合的服装分类识别领域的学术研究比较多。Zhang H.等 [ 8 ] 提出对于具有差异性的服装款式，可以从中提出不同的特征来完成分类。Bossard等 [ 9 ] 则充分利用了服饰本身的大体轮廓，以及直观的视觉效应，将服饰图像划分为等大小的密集网格，并进一步提取各网格中的材质、色彩等特征，最后结合双模型方法来组合成最终的特征表示。 在对深度学习领域和神经网络结构深入探究及理解基础之上，为解决现今服饰图像领域识别分类精度较低的难题，本文设计并实现一种基于深度学习的服装属性标签识别方法。采用深度卷积神经网络从数据集中自动提取并学习服饰的局部属性特征，实现服饰图像分类的分析建模，完成服饰属性标签的快速高精准分类。此方法可以在众多领域应用，如服装款式的识别及查找、服装的搭配组合、搭配推荐，还可以结合人脸识别技术，应用于人员查找追踪。
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user: 2. 理论与方法 2.1. 卷积神经网络 卷积神经网络的使用在图像识别任务中尤为重要，本文所用的Inception结构来源于GoogLeNet，GoogLeNet为第一个版本，因此定义为Inception-v1；在之后的完善中引入BatchNormalization，定义为Inception-v2；之后加入因子分解思想进一步优化为Inception-v3；如今，诞生了最新的Inception-v4网络，Inception-v4的设计不是用来提高深度，进而提高准确度的，而是用来提高速度。 Inception-v4的网络结合了前三个版本的优点，并进行进一步的优化，使其不使用residual learning也可以达到与Inception_Resnet-v2相似的准确率。在服饰属性识别方面，选择Inception_v4模型，因为其结构所具备的对特征的多尺度提取的特性在服饰的特征识别上可以更加有利于提取出主要信息，提高识别效率。研究发现resnet网络能够有效防止网络过深导致的梯度消失现象，提高识别率，经过验证使用Inception + resnet网络结构得到了更高的识别率，因此也采用InceptionResNet_v2网络结构搭建模型。 2.2. 优化器 在优化器的选择上，相比SGD学习率固定不边，Adam更加科学，可以自动调优。其主要公式如下。 (1) (2) (3) (4) (5) 使用 定义一阶动量，表示过去的各个时刻梯度方向上的指数变化平均值，即当前时刻的梯度下降方向除轻微偏向当前梯度下降的方向外，很大比重要依据过去时刻的下降方向，极大的增加了梯度下降过程的稳定性。但仍然无法解决限于局部最优的问题。因此二阶动量 的出现，才使得学习率实现自适应变化。学习率从 转变为 使得学习率从最初的 逐渐减小到0，这也就大大降低了人工操作的繁琐性，但不可避免的面临一个问题，学习率降为0时提前终止训练。结合本实验，鉴于Adam能够更好的快速收敛以及动态调整学习率，所以首先用Adam优化，但由于Adam通无法找到全局最优点，再结合SGD进行微调，找到最优结果。 2.3. 方案 目前服饰属性标签的识别方面的研究有限，如何较为全面且准确的识别服饰属性特征，并进行属性分类是重难点。可以采用多种辅助操作，改进优化神经网络，增加网络结构的层数，从而得到在不同网络结构对特征获取的差异性，进而选择最优网络结构。 图像分类的研究主要集中在特征识别和分类器优化两个方面，为解决现今服饰图像领域识别分类精度较低的难题，本文设计并实现一种基于深度学习的服装属性标签识别方法。相比现有的图像识别方法，本方法要达到快速且精准的目标，主要从以下几个方面入手： (1) 对数据集进行初步分类，完成数据预处理。首先根据数据标签将数据集按属性维度分为长度和设计两个层面，完成对数据集的初步分类；然后进行数据预处理操作，包括数据标准化处理，图像分辨率的选取及数据增强的使用。 (2) 完成长度层面平铺数据和非平铺数据的分类。将包含人体结构的图像数据分类为非平铺数据，反之为平铺数据。设计并实现一种区分平铺数据与非平铺数据的分类策略。因为图像数据包含有平铺数据和非平铺数据两种，实验证明，对两者进行区分之后，分类精确度得到较大提高。 (3) 多任务识别模型的建立。在长度层面和设计层面分别建立识别模型，保存模型权重。 (4) 预测模型，集成训练模型权重，从而完成对服饰属性标签的精准分类。
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user: 4. 实验结果及分析 4.1. 长度层面双通道网络的应用 采用本文的平铺和非平铺分类策略，将长度层面数据集分成平铺数据集和非平铺数据集之后，在长度层面的识别上，首先建立了长度平铺识别模型和长度非平铺识别模型，然后又设计了双通道网络将两个模型进行融合，形成最终的长度层面识别模型；若搭建一个训练模型，直接输入长度层面数据集进行训练，得到的是单通道识别模型。如图3所示：实验结果表明使用本文的双通道网络比使用单通道网络，长度层面各属性维度识别的准确率(acc)有明显的提升。 (8) 4.2. 各属性维度AP 多标签图像分类任务中图片的标签不止一个，因此评价不能用普通单标签图像分类的标准，本文采用的是平均精确率均值—mAP (mean Average Precision)，P表示查准率，R表示查全率，AP表示平均精确率，AP能够更加有效的降低样本不均衡问题带来的影响，因此使用AP来衡量给定维度的好坏，而使用mAP来衡量整个模型在所有维度的好坏。 本实验八个属性维度的AP如图4所示，大部分维度的AP在95%以上，其中翻领和脖领的AP低于 图3. 长度层面各属性维度识别的准确率 图4. 各属性维度的AP 其他维度，是因为其识别部位往往和其他维度的识别部位产生重叠，识别难度较大，后续可以继续研究加入其他方法来进行提高。总体实验结果表明，使用本文方法进行服饰属性标签识别能够取得了不错的识别效果。 4.3. 模型评估 本实验在模型建立过程中，对于基网络的选取尤为看中，使用多个基网络进行了模型的搭建，大多数情况下，相比于仅仅使用一个模型，多个模型结合在一起往往能够提高对数据集拟合的表现，获得更加鲁棒的效果。图5展示了使用不同基网络搭建模型的acc和mAP。在训练阶段，本实验选取了Inception_v4和Inception_ResNet_v2分别搭建了训练模型；在预测阶段，使用这两个基网络分别建立预测模型来集成训练模型权重，再将两个预测模型进行融合得到doubleNet，doubleNet得到的结果为最终预测结果。实验结果表明，本文通过多模型融合使得最终识别效果得到了有效提升。 图5. 模型基网络的选取
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user: 5. 结论 本实验的识别任务是细粒度的分类任务，大规模或相关区域的输入对于设计层面的识别任务尤为重要。能够预先对平铺和非平铺数据进行分类，对于长度层面的识别任务尤为重要。本文设计了两个多任务识别网络来完成设计层面和长度层面的识别任务，提出了一种区分平铺和非平铺图像数据的分类策略，使用了联合训练机制，结合多尺度、多频域、多域训练方法，对模型进行集成与优化，最终高效完成服饰属性标签的识别。该方法可以在准确性和效率之间取得很大的平衡，并且可以应用到大部分的CV分类任务中，实用性很强，可扩展性较强。
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user: 摘 要 现有的推荐算法大多是基于同类商品进行推荐，容易形成“信息茧房”。为了解决同类商品推荐的局限性，将推荐算法引申到不同类别的商品推荐之中，本文提出了一种基于物品相似度的异类商品推荐算法。在应用了物品相似度的基础上，提出交叉相关推荐理论，解决了目标商品与推荐商品集异构推荐的问题。最后，本文从天池淘宝穿衣搭配数据集中提取商品数据，通过对所提出的算法设计程序语言，应用到数据集中进行分析。根据所得到的实验结果，该算法得到的推荐成功率较高，推荐效果较好。 关键词 :推荐算法，异类商品，物品相似度 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 随着互联网的不断发展，人们每天产生与接收的信息量呈爆炸式增长，在无形中造成了信息过载的问题。人们迫切需要在海量信息中快速获取他们感兴趣的部分，即所谓个性化信息，于是推荐系统和推荐算法就此应运而生。推荐算法的本质是一种信息过滤技术，它根据用户对事物的偏好或者观察到的行为，通过过滤出大量的动态以及重要信息的片段，来解决信息过载的问题 [ 1 ]。同时，推荐算法作为偏好学习的重要应用方向之一，其类型下的商品推荐系统已广泛应用于我们的生活之中。国内外也有很多学者对推荐算法进行了深入的研究和探讨。 江海洋(2010)提出了在评论中挖掘文字信息的新方法，将评论中用户所关注的信息挖掘出来并进行评分，从而对其他待评分对象进行预测并产生推荐 [ 2 ] ；李京等(2011)在研究推荐库和用户兴趣模型的基础上加入了推荐引擎，实现了基于电子商务的个性化推荐系统 [ 3 ] ；崔睿宇等(2019)系统地介绍了基于内容、协同过滤、基于关联规则、基于知识和基于人口统计信息等主流的推荐算法，对组合推荐算法的思路也进行了简要介绍，给出了算法评价标准并使用实验常用数据集进行了实证研究 [ 4 ] ；而国外也有很多学者也对此进行了深入的研究，如Mohsen Ahmadi Fahandar等(2017)提出基于类比推理的排序学习的方法 [ 5 ] ；Sandeep K. Raghuwanshi等人(2019)针对推荐系统中的协同过滤技术进行了研究 [ 6 ] ；Bag， Sujoy等人研究了使用相关的Jaccard相似度进行有效的推荐生成 [ 7 ]。 推荐算法的出现和发展改变了信息检索和个性化推荐的模式，也有效地解决了数据过载等问题。随着推荐算法的深入研究与推广，推荐算法作为一种全新的、智能化的方法已经被广泛地使用到了生活中的各个领域之中，如商品推荐、广告推荐、浏览推荐等。然而，目前已经存在的绝大部分的推荐系统的研究主要集中在同类物品的推荐算法上 [ 8 ]。为了解决不同类别的个性化推荐问题，本文提出了一种基于物品相似度的异构推荐算法，并且以异类商品的推荐为例，进行深入的研究与探讨。
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user: 2. 物品相似度 在进行推荐算法的研究时，通常会涉及相似度理论及计算，相似度可以用来衡量用户或项目之间的相似或相关程度。在推荐算法的研究中，为了将不同的物品关联起来而使用的相似度有物品相似度和用户相似度，物品相似度是用来衡量物品之间的相似度大小，而用户相似度衡量的是不同用户之间的相似度值 [ 9 ]。本文需要解决的关键问题是如何将不同类别的商品联系起来，这里就采用物品相似度理论来完成异类商品的推荐。下面介绍几个相关的概念。 1) 物品相似度 物品相似度是用来衡量不同的个体之间相似性的方法，其计算方法是通过计算个体特征值之间的相似度来完成的。在这里，个体可以指商品、文本、图片等。对于不同的个体，通过特征值的形式就可以完成对个体特征的描述。物品相似度就是通过比较不同物品特征值之间的差异性或者相似性，来完成对异构项目的关联。为了度量相似性，最常用的两种度量方法分别是基于相关性和基于余弦值的相似性度量方法，即皮尔森相似度和余弦相似度。 2) 文本相似度 由于本次研究所使用数据集的特殊性，每个商品的特征值是通过如下方式给出的，首先对商品标题进行分词，分词后的词语以ID类脱敏处理的形式给出。因此，在本文的研究中，在衡量不同物品的相似度时，因为特征值的形式类似于文本的形式，所以使用文本相似度来衡量不同类别物品之间的相似度。 3) 文本相似度的计算步骤 简单来说，文本相似度的计算步骤表述如下： 4) 文本相似度的计算公式 文本相似度的计算公式如下： s x y = s i m i l a r i t y ( x ， y ) = C o ( x ， y ) | x | = s i | x | 其中，similarity(x， y)表示文本字段x和y的相似度函数，Co(x， y)表示字段x和y的分词结果共同出现的次数，|x|表示为字段x的词语的总数，s i 为相似度参数，其中i = 1， 2， … ， n。
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user: 3. 基于物品相似度的异类商品推荐算法 在处理异类商品推荐的时候，存在两个关键的问题，那就是相似度标准的选取和推荐成功率的计算。在这里，为适应数据集本身的参数设置，建立了以下模型来解决： 假设数据集中有商品a，b，c，d其中a和b是属于类别cat.1的商品，c和d则是属于类别cat.2的商品，那么a，b和c，d就叫做异类商品。且商品a具有特征值x a ，商品b具有特征值x b ，商品c具有特征值y c ，商品d具有特征值y d 。那么，对于某一个用户而言，若该用户购买了商品b，通过推荐算法计算出c，d的特征值与b相似，将给这名用户推荐商品c或者商品d。 为了更直观的介绍本文所提出的数学模型，表1给出了所用到的数学符号及情况说明： Table 1 Symbol Descriptio 符号 说明 a i ， b i 商品名称，且这些商品属于类别1 c i ， d i 商品名称，且这些商品属于类别2 x i n a 商品a i 的n个特征 x i n b 商品b i 的n个特征 y i n c 商品c i 的n个特征 y i n d 商品d i 的n个特征 u 1 ， u 2 ， ... ， u n 用户名称 s 1 ， s 2 相似度参数 f m e a n s 所有商品特征值数量的均值 z ( i ， j ) 用户的购买行为 C o ( a i ， c i ) 商品a i 和c i 出现相同特征值的次数 C o ( b i ， d i ) 商品b i 和d i 出现相同特征值的次数 符号 说明 a i ， b i 商品名称，且这些商品属于类别1 c i ， d i 商品名称，且这些商品属于类别2 x i n a 商品a i 的n个特征 x i n b 商品b i 的n个特征 y i n c 商品c i 的n个特征 y i n d 商品d i 的n个特征 u 1 ， u 2 ， ... ， u n 用户名称 s 1 ， s 2 相似度参数 f m e a n s 所有商品特征值数量的均值 z ( i ， j ) 用户的购买行为 C o ( a i ， c i ) 商品a i 和b i 出现相同特征值的次数 C o ( b i ， d i ) 商品c i 和d i 出现相同特征值的次数 表1. 符号说明 在本文所提出的异类商品推荐算法中，所研究的对象是商品集，即由一个商品集推荐另一个商品集的推荐算法。首先，选取一对目标商品a i 和c i 。然后，需要通过相似度的计算，得到目标商品集C和推荐商品集A。那么，基于物品相似度的异类商品推荐算法的研究问题可以表示如下： 输入：目标商品a i 和c i ，且a i 和c i 分别属于不同的两个商品类别； 输出：相似度s 1 ，s 2 ，推荐商品集合A和推荐成功率。 在基于物品相似度的异类商品推荐算法中，对于相似度和推荐成功率的计算方法如下： 1) 相似度计算 相似度的计算方法与前文介绍的文本相似度一致，由于所选数据集中不同类别的商品其特征值f的数目不同，因此，需要首先计算出数据集中所有商品特征值的平均值f means ，再选择适当的特征f的个数，通过计算得到一个归一化的相似度s 1 ，s 2 ，其公式如下： S 1 = C o ( c i ， b i ) f m e a n s = s 1 f m e a n s ， S 2 = C o ( a i ， d i ) f m e a n s = s 2 f m e a n s 2) 推荐成功率计算公式 推荐成功率表示一个用户购买了所推荐的商品的概率。其计算公式为： C ( u A ) = | u A ∩ u B | | u A | 其中，u A 表示购买了商品集A中商品的全部用户，u B 表示所有购买了商品集B中商品的用户，|u A∩ u B |表示为既购买了商品集A中的商品又购买了商品集B中的商品的用户的数量，|u A |表示所有购买了商品集A中的商品的用户的总数。 此时，整个测试集的推荐成功率C A 计算公式为： C A = 1 n ∑ u ∈ U C ( u A * ) 其中，n为测试集的个数。