DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 打包任务后价格的模型 3.1. 打包标准 由于部分任务比较集中，用户争抢，为了提高任务完成效率、减少多人争抢同一任务。决定将相近任务进行打包，并适度提高任务价格，更好地刺激会员参与到任务中来。打包应该满足以下两点： 1) 两打包点之间的距离短。(绝对距离短) 2) 打包点之间的距离比到用户之间的距离短 [ 9 ] 。(相对距离短) 3.1.1. 打包点的确立 根据前面的问题分析我们知道打包点应该满足的两个条件，下面就定量的研究打包条件。 针对第一个绝对距离小的条件，应该先求出所有任务点间的最短距离的几个特征数：期望(均值)，众数，中位数。由于各个任务点间的最短距离大多数是不同的，因此我们研究众数没有意义。而对于期望和中位数问题。 计算出期望 E ( D w ) 和中位数 Z (Dw) E ( D w ) = 0.02548 ， Z ( D w ) = 0.01325 由结果可以看出，期望和中位数之间的差距比较大。因此两者之间必然有一个数据是不合理的。绘制出任务点的散点图如图7： 图7. 任务点分布图 由散点图可以看出，有部分的任务是单独分散开的，它到所有任务点的距离都比较远，这些点把距离的期望拉高了，所以期望值已经不能合理的反应任务点分布的一般规律了。但是中位数并不受这些分散的任务点的影响。因此将中位数作为确立打包点的第一个标准。即 D w < Z (Dw) 针对第二个标准，要求打包点之间的距离比到用户之间的距离短。最直观的做法就是吧两个距离作比值进行比较。考虑到研究时是针对两个任务点而言的。将两个任务点分别标记为A 1 ，A 2 ，将会员位置标记为B。那么根据要求就有如下不等式： | A 1 A 2 | < | A 1 B | ，             | A 1 A 2 | < | A 2 B | 要同时满足这个条件就必须满足 | A 1 A 2 | < 1 2 | A 1 B | 。 其大致图解如图8： 图8. 模型图解 也就说如果 D w D p < 1 2 ，就将这两个点打包成一个任务发布。 综合这些分析得到打包标准为： { D w < Z ( D w ) D w D p < 1 2 。 经过筛选之后满足条件的点只有六个 [ 10 ] 。 3.1.2. 关于打包后任务的定价方案 对于打包任务，其目的就是为了提高任务吸引力，提高冷门任务完成率、刺激会员完成任务。因此，对于打包好的任务，应该在原任务的基础上适度提高价格。但考虑到实际背景，打包后提高的价格必须在一定的限度内。如果提高的太多，相对而言，单个任务的吸引力就会降低。因此我们的提价在一定的范围内小幅度提升。由以上的各种因素影响，确立一个新的定价标准：取两者到中心直线的距离最大值为打包后到中心直线的距离，取两点间会员密度最大值为打包后会员密度，这样提高了打包后任务的定价，可以提高任务完成度。 通过前面的筛选，得到了六个三对可以打包的点，最终得到这六个点的打包后的最优价格 [ 11 ] ，如表2： Table 2 Packing price lis A 1 A 2 B 1 B 2 C 1 C 2 纬度 22.8084 22.8574 23.1098 23.0962 23.5446 23.1354 经度 113.554 113.054 113.453 113.657 113.593 113.304 d 0.10223 0.3713 0.0737 0.1883 0.5022 0.00189 会员密度 61.524 45.973 320.344 32.399 138.573 323.310 价格 66.67 66.67 66.27 66.27 67.61 67.61 表2. 打包后价格表
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user: 4. 结语 本文建立了一种基于层次分析法，主成分分析的APP价格制定，任务打包模型。在实际价格上进行分析推算，得出的更合理的价格制定方案。通过层次分析法对模型中涉及的众多影响因素进行量化和定性分析，令模型更具说服性。本模型的特点包括： 1) 模型打包之后，任务可以更快地交付给会员们，有效提高了任务完成效率，也可以提高会员的积极性。 2) 主成分分析法是通过考虑多个因素来寻找对某一种变量的影响，具有很好的应用性，在众多相似问题中都可以用这类打包方法，比如快递跑腿，外卖配送软件、图像处理等方面。 3) 结合了SPSS，CODEBLOCKS，MAT LAB等软件，灵活地运用主成分分析法，曲线拟合等方法，使结论更加精确。 除此之外，本文所建立的基于多种数学算法的模型能够结合实际情况来解决定价问题，具有很好的通用性和推广性，所以在投资理财等相似问题中我们也都可以应用该方法。
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user: 摘 要 利用2013年~2017年廊坊市5个环境监测站O 3 与NO 2 、NO、CO的逐时和日最大8 h滑动平均浓度连续观测资料，探讨廊坊市近地面臭氧和前体物的污染特征以及两者间相关关系。研究发现，廊坊市主城区内的监测站臭氧浓度值高于非主城区；臭氧日变化特征呈现“单峰型”，早上7:00左右浓度最低，下午16:00左右浓度最高；并且臭氧浓度日峰值出现的时间和大小具有季节差异；臭氧浓度具有夏季最高，冬季最低的季节变化特征；同时发现研究时段内臭氧浓度随时间呈上升趋势；NO 2 、NO、CO等前体物的日变化曲线与臭氧相反，呈“双峰型”，早晨峰值出现的时间和早高峰吻合，夜间峰值位于晚高峰之后；前体物浓度的季节变化均是冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季，NO 2 、NO、CO与O 3 为负相关关系，相关系数分别为−0.701、−0.698和−0.503。 关键词 :臭氧，前体物，变化特征，相关 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 臭氧是地球大气中的微量气体，大气中90%以上的臭氧存在于大气层的上部或平流层，可以吸收紫外线，保护地球生物，只有少部分的臭氧分布在近地面。科学研究表明，近地层的臭氧除一小部分来自于平流层的垂直传输外，其余主要是由人类活动排放的氮氧化物(NO x )、挥发性有机物(VOCs)和CO经过一系列复杂的光化学反应生成的二次污染物，如果近地面层的臭氧浓度异常增加，则会对人体健康产生伤害，高浓度的臭氧会刺激和损害眼睛、呼吸系统等黏膜组织 [ 1 ] [ 2 ] 。 随着近几年工业排放的增加和人均车辆持有率的上升，人为活动向大气中排放了大量的NO x 、CO和NMHC，这些污染物在适宜的气象条件下会产生高浓度的臭氧。根据生态和环保部2016/2017年发布的《中国生态环境状况公报》，2016年全国O 3 日最大8小时平均第90百分位数浓度为138 μg/m 3 ，比2015年上升了3.0%；超标天数比例为5.2%，比2015年上升0.6个百分点。2017年O 3 日最大8小时平均第90百分位数浓度平均为149 μg/m 3 ，比2016年上升8.0%；超标天数比例为7.6%，比2016年上升2.4个百分点。2017年，74个新标准第一阶段监测实施城市以PM2.5为首要污染物的天数占污染总天数的47.0%，以O 3 为首要污染物的占43.1% [ 3 ] 。 廊坊市地处京津冀腹地，位于北京和天津两大城市之间，大气污染一度成为影响廊坊人民生产生活的大问题。随着政府对大气环境的重视，通过相关部门共同努力，廊坊大气污染治理卓有成效。但是，O 3 浓度却不降反升，且臭氧超标现象越来越严重。2013~2017年廊坊以O 3 为首要污染物的天数所占比例逐年增加，从2013年的7.5%增长为2017年的35.2%，超过了PM2.5，严重影响着廊坊大气污染治理的成效。 国内外针对城市臭氧污染的研究已有不少 [ 4 ] - [ 11 ] ，其中针对臭氧和其前体物的相关性方面，王占山等 [ 12 ] 分析了北京城区臭氧日变化特征及与前体物的相关性，研究表明CO、NO、NO 2 和NO x 等前体物多呈现双峰型分布，与O 3 均呈显著的负相关性；宋从波等 [ 1 ] 对大气中NO、NO 2 、O 3 研究发现臭氧浓度存在周末效应，且NO x 排放高峰比工作日排放滞后2 h，能更有效地促进臭氧的生成；薛莲等 [ 13 ] 探讨了青岛前体物对O 3 生成的影响及贡献，结果证明O 3 的生成主要受前体物 VOCs控制，且烯烃对O 3 生成的贡献远高于烷烃和芳香烃；针对廊坊臭氧污染的研究方面，田谧等 [ 14 ] 利用2009年7月~2010年6月对廊坊大气污染物单站点的连续观测资料研究发现廊坊地区的一次污染物浓度日变化呈早晚双峰型，冬季变化幅度最大，臭氧等二次污染物日变化为单峰型，最大值出现在夏季午后；周贺玲等 [ 15 ] 发现廊坊臭氧浓度日变化呈“一峰一谷”型，并且分析了气象因素对臭氧浓度的影响；李磊等 [ 16 ] 分析了太阳辐射强度、气温、总云量和风速风向等气象因素对廊坊O 3 生成速率和小时平均体积分数的影响；总体来看，之前对于廊坊臭氧的研究工作大多是针对某一时段或某个观测点，而对于多点位、长时间序列的研究还较少，本文利用2013年~2017年廊坊五个环境监测站的的臭氧及其前体物的连续监测资料分析探讨了廊坊市地面臭氧及其前体物的污染特征和两者之间的关系，以期为廊坊乃至京津冀地区的臭氧污染防治提供科学合理的依据。
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user: 2. 数据概况 廊坊市环保局连续多年对廊坊五个环境监测站的臭氧及臭氧前体物进行监测，五个环境监测站分别是环境监测监理中心、药材公司、开发区管委会、河北工业大学和北华航天学院，其中环境监测监理中心站于2016年6月1日迁至河北工业大学。环境监测监理中心位于廊坊市环保局楼顶，周边是城中村，代表城中村污染类型，北华航天学院、药材公司和河北工业大学位于市区，紧邻交通主干线，代表主城区污染类型，开发区管委会位于开发区，周边工业园密集，代表工业源区污染型 [ 1 ] 。 臭氧及其前体物浓度资料为2013年~2017年廊坊市5个环境监测站逐时质量浓度和日最大8 h滑动平均浓度连续观测资料，其中环境监测监理中心站资料时间长度为2013年1月1日~2016年5月31日，河北工业大学站资料时间长度为2016年6月1日~2017年12月31日，臭氧及其前体物小时浓度监测采用美国Thermo环境设备公司生产的42i型化学发光NO-NO 2 -NO x 分析仪和49i紫外光度法O 3 分析仪，各监测仪器均有校准仪参照国家标准定期校准，保证监测数据的准确性和有效性。
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user: 3. 臭氧的时空分布特征 3.1. 臭氧浓度的空间分布特征 为了分析廊坊市臭氧浓度的空间分布特征，现将5个环境监测站的资料进行对比分析，结果如表1所示。比较可见，河北工业大学站年平均浓度最高，为60.28 μg/m 3 ，北华航天学院的最大小时浓度最高，为375 μg/m 3 ；代表主城区污染类型的河北工业大学站、药材公司站和北华航天学院站浓度较高，而远离主城区的环境监测监理中心站浓度明显低于其它站，说明廊坊主城区内臭氧浓度高于非主城区。 Table 1 The annual mean and the maximum hour concentration of O3 of 5 environmental stations in Langfang (Unit: μg/m3 环境监测监理中心 北华航天学院 药材公司 开发区管委会 河北工业大学 年平均浓度 54.06 58.76 57.61 57.33 60.28 小时最大浓度 283 375 363 350 364 表1. 廊坊5个环境监测站臭氧的年平均浓度和最大小时浓度(单位：μg/m 3 ) 3.2. 臭氧浓度的日变化和季节变化 图1是廊坊市5个监测站臭氧浓度日变化曲线。可以看到，5个站的臭氧浓度日变化曲线一致，具有明显的特征，呈“单峰型”。一天之中，早晨7:00左右位于波谷，浓度值最低，午后16:00左右，位于波峰，浓度值最高。7:00~16:00是臭氧浓度增长的区间，随着早高峰NO 2 、NO、CO等前体物的排放增加，太阳辐射强度增强，温度升高，光化学反应也随之增强，臭氧浓度缓慢累积，到午后16:00左右，浓度值最高。而在16:00~次日7:00之间的时段是臭氧浓度下降的区间，夜间湍流运动减弱，近地面的沉积作用加强，加上NO对臭氧的消耗，所以臭氧浓度在入夜后持续下降，在第二天日出前后出现最低值。 图1. 2013~2017年廊坊市5个站臭氧浓度日变化曲线 图2. 2013~2017年廊坊市四季臭氧浓度日变化曲线 图3. 廊坊臭氧浓度季节变化 图2是廊坊四季臭氧浓度日变化曲线，可以看到日峰值的大小和出现时间表现出明显的季节差异。四季峰值分别是120.64、161.42、82.61、43.15 μg/m 3 ，夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季，夏季日变化最大，冬季日变化最小。至于出现峰值的时间，春季、夏季、秋季三季时间相同，都是16:00左右，而冬季出现时间提前至15:00，与日最高温的出现时间一致。另外从廊坊臭氧浓度的季节分布来看(图3)，夏季(6~8月)臭氧浓度最高，为93.54 μg/m 3 ，冬季(12~2月)臭氧浓度最低，为23.31 μg/m 3 。这是因为廊坊属于典型的温带季风性气候，影响光化学反应的气象因素季节差异较大，夏季太阳短波辐射强，日照时间长，平均气温高，有利于光化学反应生成，且盛行偏南风，可以将河北南部城市的臭氧和臭氧前体物向廊坊地区输送，而冬季日照时间短，太阳紫外辐射强度弱，平均气温低，不利于臭氧的生成，此外人类活动导致的排放也因季节而异 [ 16 ] 。 3.3. 臭氧浓度的年变化 图4是臭氧日最大8 h滑动平均浓度随时间变化曲线，可以看到廊坊臭氧浓度随时间整体呈上升趋势，2013~2016年缓慢上升，2016~2017年较之前上升明显。2013~2017年臭氧日最大8 h滑动平均浓度分别是，198.0、235.0、227.0、241.8、315.3 μg/m 3 。根据国家环境保护标准《HJ633—2012环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》规定，当日最大8 h滑动平均浓度 > 160 μg/m 3 时超标，而2017年最大浓度为315.3 μg/m 3 ，超标了97%。并且周贺玲等人研究表明，廊坊2013~2015年间，四个监测站的超标率均大于2.7%。说明廊坊的臭氧污染形势严峻，臭氧污染的治理刻不容缓 [ 15 ] 。
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user: 4. NO、NO 2 和CO等臭氧前体物的时间变化特征 从图5中可以看到，廊坊NO 2 、NO、CO浓度的日变化曲线均呈双峰型分布，与臭氧的日变化分布型相反。并且季节特征明显，秋冬季浓度远远高于春夏季，峰值的大小和出现时间随季节不同有所差异。这是因为廊坊的采暖期为每年的11月15日-次年3月15日，工业锅炉和采暖锅炉会排放大量的污染物，并且采暖期间位于非汛期，降水少，湿沉降作用减弱，逆温出现频率和强度高，污染物水平扩散条件和垂直扩散条件较差，不利于扩散 [ 17 ] 。 图4. 2013~2017年廊坊市日臭氧日最大8 h滑动平均浓度变化曲线 图5. 2013~2017年廊坊市NO 2 、NO、CO浓度四季日变化曲线 对于NO 2 来说，早间峰值出现在早晨7:00~8:00左右，晚间峰值出现在晚上20:00~22:00之间。早间峰值出现的时间秋冬季最晚，夏季最早，晚间峰值出现的时间秋冬季最早，夏季最晚，接近于晚上22:00。峰值大小冬季>秋季>春季>夏季，分别是77.39、71.35、60.69、46.60 μg/m 3 。 相比于NO 2 ，NO的季节差异更大，冬季平均浓度39.16 μg/m 3 ，夏季平均浓度为5.06 μg/m 3 ，相差7倍，峰值大小冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季，分别是75.12、58.83、29.31、11.58 μg/m 3 。早间峰值出现在7:00~9:00之间，夏季最早，冬季最晚；晚间峰值在22:00之后，季节差异不大。 CO冬季的浓度明显高于其它三季，冬季的最低值(1.4 mg/m 3 )比夏季的峰值(1.05 mg/m 3 )还高，早间峰值浓度高于夜间峰值，峰值大小冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季，分别是2.86、1.65、1.46、1.05 mg/m 3 。早间峰值冬季9:00左右，春、夏、秋三季8:00；晚间峰值在22:00之后，季节差异不大。 NO 2 、NO、CO的日分布都呈双峰型，峰值出现的时间受人类活动和自然环境的双重影响。早间峰值的出现时间和早高峰相吻合，主要受交通早高峰汽车尾气排放的影响，夜间峰值位于晚高峰之后，受交通晚高峰和大气扩散条件转差的共同影响，夜间边界层高度逐渐降低，湍流活动减弱导致气流垂直交换弱，大气扩散条件转差，污染物逐渐堆积，因此夜间峰值出现的时间相对滞后于晚高峰 [ 1 ] 。
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user: 5. O 3 与前体物之间的关系 O 3 属于二次污染物，主要由过氧自由基氧化NO生成NO 2 ，随后NO 2 光解生成O 3 ，此外O 3 也可以通过一些化学反应进行消耗，例如NO可通过和O 3 反应生成NO 2 [ 12 ] 。 前文提到O 3 浓度的日变化和NO 2 、NO、CO等前体物的日变化曲线基本相反，O 3 为单峰型分布，峰值位于下午16:00左右，而NO 2 、NO、CO的日分布为双峰型，下午16:00正好是最低值出现的时间，说明NO 2 、NO、CO和O 3 呈负相关。图6分别是NO 2 、NO、CO和O 3 的散点图，也可以看出，三者均与O 3 呈明显负相关，为了验证其相关性，对O 3 和NO 2 、NO、CO进行Spearman相关分析，其相关系数分别为−0.701、−0.698和−0.503，且通过α = 0.01的显著性水平检验。即NO 2 、NO、CO的浓度与O 3 浓度为显著负相关，而CO对O 3 浓度的影响不如前两者大，这是因为CO在大气化学反应中惰性相对较大。 图6. NO 2 、NO、CO和O 3 浓度散点图
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user: 6. 结论 1) 廊坊市主城区内的监测站臭氧浓度值高于非主城区。 2) 廊坊市臭氧日变化曲线为“单峰型”，早上7:00左右浓度最低，下午16:00左右浓度最高。臭氧浓度日峰值出现的时间和大小具有季节差异，夏季浓度最高，冬季最低。 3) 廊坊市臭氧浓度随时间呈上升趋势，2013~2016年之间缓慢上升，2016~2017年有一个明显的上升。 4) NO 2 、NO、CO等前体物的日变化曲线与臭氧相反，呈“双峰型”，早晨峰值出现的时间和早高峰吻合，夜间峰值位于晚高峰之后；浓度的季节变化冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季，主要与污染排放和大气扩散条件有关。早间峰值主要受交通早高峰汽车尾气排放的影响，晚间峰值受交通晚高峰和大气扩散条件转差的共同影响。 5) NO 2 、NO、CO与O 3 呈显著负相关，相关系数分别为−0.701、−0.698和−0.503，均通过了0.01的显著性检验。
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user: 摘 要 本文探讨了“活水”在治理富营养化水体中的应用价值，包括：天然“活水”在净化城乡污水中的作用，人工“活水”在净化水产养殖污水中的应用和城市“活水”净化黑臭水体的实际效用。提出了应用“活水”治理富营养化污水的设计方案，包括清除沉积污泥，为制造“活水”夯实基础；快速补充氧气，为恢复“活水”确立前提；采用节能技术，制造廉价“活水”净化污水；借助微生物运用，提升水体生态“活性”等。从而证明了建立或修复以好氧有益菌为核心的水体生态系统，打造或维持多向循环流动的“活水”状态和生态与人工结合全方位、全时段持续供给充足溶解氧，形成具有旺盛生命活力和强大净化能力的“活水”生态系统的方法，是治理城乡富营养化水体的可持续途径。 关键词 :活水，富营养化，污水净化，研究 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 随着人口的不断增加和城市化的持续推进，以及农业、畜牧业和水产养殖业集约化程度的不断提高，城乡大量生活垃圾和废水，农田化肥、农药使用后排放的尾水，畜禽养殖业粪便和废水，以及水产养殖业尾水的排放，直接增加了自然水体N、P等营养盐和有机物含量，造成了城乡水体的富营养化，带来蓝藻爆发，甚至成为黑臭水体，使城乡居民饮用水源和工农业生产用水面临直接威胁。预防和控制水体的富营养化，及时治理城乡黑臭水体，已成为当前生态文明建设最为迫切需要解决的问题。 “活水”能净化污水，具有复合性生态功能，在古代文献中早有反映。《吕氏春秋·尽数》有“流水不腐，户枢不蠹，动也”之说 [ 1 ]。宋代理学家朱熹更有诗曰“问渠哪得清如许？为有源头活水来” [ 2 ]。认为“源头活水”能使“渠清如许”，发现了“活水”具有净化污水的作用，具有“自动清洁”的生态功能。古籍考证还发现，“活水周流”是一种维持水质与生态系统的水循环方式。五代时期太湖地区塘浦圩田系统，使太湖以东低地与高地的水流呈一体化的“活水周流”状态，形成全局式的活水周流循环，并认为该地区生物生长，作物灌溉，园林维持，污染治理，皆赖活水周流 [ 3 ]。 “活水”是指保持运动状态或旺盛生命活力的水。“活水”的运动性体现水的流动性，尤其是水体垂直上下的交流状态，从而与外界环境发生相互作用和影响。在上方，则表现为水体与大气和阳光等环境的相互作用和影响；在下方及四周，则表现为水与土壤或岩石等周边环境的相互作用和影响。另一方面，是其内部的运动性，即水体内部的溶解物与溶解物之间、溶解物与生物之间、生物与生物之间的持续处于相互作用与转化的状态，持续进行着多样化的化学反应和生命代谢，使水体便成为多种溶解物和生物体相互作用、相互依存的载体。并且“活水”的物理、化学和生物学过程是相互作用、相互影响的，是理、化、生复合交叉的综合过程。在“活水”系统中，生产者、消费者和分解者相互作用、相互依赖的生命过程，带动了水中溶解物(含氧气)、水体颜色和透明度的物理变化和水体与周边环境的物质交换，又影响了水体中化学反应的内容、过程、速度和酸碱平衡。同样在“活水”系统中，物理状态的水中溶解物(含氧气)浓度、水体颜色和透明度变化是水体化学反应过程和生物学过程的外在表现，其实质是水中化学反应所引发的化学物质组成与浓度的变化，以及微生物和浮游生物等生物品种构成、数量消长、沉浮和密度的变化。同时，在“活水”系统中，化学反应状态一方面是由“活水”物理过程所引起的化学物质构成和浓度的变化所决定，另一方面又由不同生物构成和生物的新陈代谢速度所影响。作为物理作用的水流，既可以是雨雪风暴、地形地貌等自然因素引发，也可以装备机械设备的人工因素推动，影响着“大气–水体”、“水体–土壤”双界面的物质交换，使气体、矿物质和微量元素等持续不断溶入水中，推动着化学反应进程。同时，流入的水不断接入新的生物，“活水”中多样性生物的综合作用，不断进行着化合与分解，产能与耗能或贮能，耗氧与增氧等理化反应，实现着水域生态系统物质循环和能量转换，使水域生态系统保持持续变化的稳定状态 [ 4 ]。 现行城乡有机物污水(富营养化污水)处理主要借助于微生物参与的氧化还原反应过程。其化学方法主要是曝气法，生物方法主要是微生物法。曝气法主要是利用氧气(空气)对污水中的有机物氧化还原，可以较为彻底地降解污水中有机物，但速度较慢。微生物法是通过微生物分解的催化酶加速有机物分解，速度较快、效率较高。但如果该过程在氧气不足的情况下进行，该分解过程便难以彻底，主要以中间状态——还原态物质存在，这便是养殖水体中“即时氧债” [ 5 ]，一旦水体垂直对流，便呈现爆炸性的瞬时耗氧，这是水产养殖业最大的风险。借助于“活水”中及时运送的丰富溶氧，并通过人工加入微生态制剂，便能促进污水中有机物与溶解氧和有益微生物在水体中全方位相遇与相聚，这个“相遇与相聚”是实现生化反应过程，需要有机物、溶解氧和有益微生物三者之间充分、完全和频繁的接触，并非一蹴而就，而是一个相对缓慢的化学反应过程。即必须有一定的接触面积和接触时间来完成此类化学反应过程，并且当一次相遇没有能完成这个反应时，必须增加接触频率，再次或数次推动这三者的重新相逢，保证有机物完全彻底降解，又提高降解速度，避免水体中“氧债”累积，持续为养殖水体中浮游植物和水生植物提供肥源(N、P、K)和碳源(CO 2 ) [ 6 ]。因此，“活水”使养殖水体中水生生物的生命过程和化学过程更加活跃，新陈代谢更加旺盛。 笔者自2009年起积10年时间，将活水机应用于水产养殖的过程中，深入研究活水形成及其改善水质、增产增效的机理，初步完成了“活水基本理论”。水产养殖水体实质是达到中度以上富营养化程度的污染水体 [ 4 ]。“活水”净化调控水产养殖水质的原理，与治理城乡富营养化水体的原理是一致的，其方法经合理改造完全可以应用于城乡大量被有机物污染的富营养化水体的治理。在现代城市污水治理中也有成功应用“活水”的范例。本文便是应用“活水”处理富营养化污水的初步研究和探索。
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user: 2. “活水”治理富营养化水体的应用价值 2.1. 天然“活水”在净化城乡污水中的作用 从“流水不腐”的成语和“问渠哪得清如许？为有源头活水来”的诗句证明古人早已发现了源源“活水(流水)”清洁水质的作用。长江和珠江流域均为我国经济发达地区，超大、特大城市多，城市污染物排放品种多，数量大，成分复杂。同时，上述两地区农业水平高，化肥、农药用量大，面源污染严重。但两大水系水量大，四季长流，保持了波涛汹涌的“活水”状态，加上多样化生物群落，造就了“活水”生态系统，使两大水系，虽有海量污染汇入，但因其恒久“活水”形成的强劲净化能力而“万古流芳”，直到入海仍为“一江春水”。国家环保总局检测结果证明，长江水系整体水质良好，I-III类水质占水系总断面的86.3%；珠江水系也保持了良好水质，I-III类水质断面占水系总断面的75.8%，上述两大水系成为“活水”有效净化城乡污水的“活化石”。而辽河、海河、淮河、松花江、黄河等水系或因流域内降雨量小，或因闸坝阻断，而常断流，枯水期便处于“死水”状态，汇入这些江河的污水因不能及时净化而水质下降。国家环保总局检测表明，海河水系达重度污染，IV-V类水质河段占25.0%；劣V类水质河段占48.2%，两类污水河段相加，污染河段占河段总长的73.2%；淮河水系也达中度污染，IV-V类水质河段占43.5%，劣V类水质河段占31.8%，两类污水河段相加，污染河段占河段总长的75.3% [ 7 ]。两大水系沿岸居民失去了可靠的饮用水源。 2.2. 人工“活水”在净化水产养殖污水中的应用 高产养殖池塘本质是高度富营养化水体。未被利用的残饵、水产动物排泄物以及生物尸体转化为水体有机物，并沉积成淤泥。并且随着水产动物成长，投饵量增加，在生产后期(90天以后)逐步达到最大值，带来水体高度富营养化。采用“活水”养殖水产动物，一方面将氧气和有益微生物带到水底，将底层水或底泥中有机物氧化还原，另一方面，将底层水和底泥中有机物运送到水体上层或表层，加速降解(氧化还原)成无机养分供给植物吸收，实现物质循环。笔者联合扬州绿保生物科技有限公司和扬州大学，采取增氧活水机与枯草芽胞杆菌、乳酸菌等配合制造生态“活水”，应用于养殖罗氏沼虾、鳜鱼、黄颡鱼等名优水产品，对养殖水体化学耗氧、氨氮和亚硝酸盐等富营养化污染物取得了明显的净化效果(见表1)，对化学需氧量(COD)降解率比使用叶轮增氧机高出25.7%，最多高出46.5%；对氨氮( NH 4 + )降解率比使用叶轮增氧机高出46.2%，最多高出69.3%；对亚硝酸盐( NO 2 − )降解率比使用叶轮增氧机高出48.8%，最多高出49.7%。 Table 1 Test results of aquaculture water quality by aerobic water machine and micro-ecological preparation 主养品种 水质调控类型 COD (mg/L) NO 2 − (mg/L) NH 4 + (mg/L) 备注 罗氏沼虾 生态活水 50.25 0.1125 试验地点为高邮市三垛镇少游村 一般增氧 64.75 0.3663 增减% −22.4 −69.3 鳜鱼 生态活水 13.25 0.2843 0.1523 扬州市江都区丁伙锦西村 一般增氧 24.75 0.5655 0.2495 增减% −46.5 −49.7 −39.0 黄颡鱼 生态活水 33.5 0.1893 0.1483 仪征市清水湾水产合作社 一般增氧 36.5 0.3623 0.2123 增减% −8.2 −47.8 −30.2 表1. 增氧活水机与微生态制剂净化水产养殖水质的检测结果 浙江省海洋水产研究所等单位“耕水机在日本囊对虾高位池养殖中的应用”表明，“活水”养殖塘无机磷含量波动在0.011~0.075 mg/L区间，水车式增氧机对照塘无机磷含量波动在0.006~0.238 mg/L区间，活水塘比对照塘低64.8%。试验塘和对照塘氨氮含量最高值分别为0.059和0.203 mg/L，活水塘比对照塘低64.8%。试验还发现，试验塘沉积淤泥(有机物积累层)厚度为10.6 cm，比对照塘15.2 cm减少4.6 cm。“活水”使有机物彻底氧化还原，淤泥颜色清淡无臭味；对照塘淤泥颜色深黑，腥臭味重 [ 8 ]。海南省水产技术推广站“耕水机在花鳗池塘养殖中的应用试验”证明，利用“活水”养殖花鳗，水中COD (化学需氧量)下降到20 mg/L以下，BOD (生化需氧量)下降到6 mg/L以下，有效改善了水质 [ 9 ]。该站“耕水机在罗非鱼精养池塘的应用”结果表明，“活水”养殖降低了水体悬浮物、氨氮和亚硝酸盐含量：试验塘悬浮物含量40.78 mg/L，比对照下降了24.30 g/L，下降37.3%；试验塘氨氮含量0.3722 mg/L，比对照下降了0.2418 mg/L，下降39.4%；试验塘亚硝酸盐含量0.0340 mg/L，比对照下降了0.0718 mg/L，下降67.9% [ 10 ]。另外，辽宁、安徽、云南和江苏等地开展的“活水”养殖试验水质检测结果也得出了同样的结论 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。 2.3. 城市“活水”净化黑臭水体的实践 城市污染物排放量大，水体富营养化严重，甚至严重黑臭，直接影响周围居民生活。目前解决这个问题多是将污水集中到污水处理厂处理，这种途径投资大、成本高、效果欠佳。北京市、广东中山市和广州市海珠区采用“活水”方法治理城市黑臭污水取得了成功的经验。北京市通过在北海–中南海–筒子河、奥运湖、龙潭公园、动物园等9处建成约150公里水循环工程，使城市河道由“死水”变为“活水”，辅以增氧措施治理城市污水，实现了“流畅、水清、岸绿” [ 15 ]。又如，广东省中山市以“雨污分流、补水循环”的“活水”治理城市污水，通过建设循环泵站、压力连通管道、补充水源等方式，建成六个水循环工程，有效增加了城区主要内河涌的水体流动性，让整个城市内河流动起来成为“活水”，并通过补充水源置换与微生态制剂活化水体结合，基本消除了长期困扰市民的河道黑臭现象 [ 16 ]。再如，广州市海珠区城市河道属感潮河网区。针对区内断头涌多及水质差的问题，该区通过分析河涌水量水位、潮位、引排水等资料，科学安排引水、排水调控时间，新建6座闸站、6座水闸、4条补水管线，打通3处河涌连接，在满足排涝的同时，利用河网潮汐动力、群闸联控、优化调度，建成了调水补水工程，形成了河涌“活水”环境。“活水”前后水质监测结果表明，BOD 5 、COD Cr 和NH 3 -N等指标日均下降量分别达0.11 mg/L、0.55 mg/L和0.08 mg/L，并随调水补水的持续，水质得到较大改善 [ 17 ]。以上在城市(区)治理黑臭水体的成功实践，证明了只要在城市水体中造就持续“活水”，可以提高水体自我净化能力。如能适度“补水”、“增氧”和“加菌”，则能进一步提升“活水”净化污水功能。 另外，畜禽养殖企业排放的尾水和农作物种植田间排水，本质上也是有机污水或富营养化的废水，完全可以通过采用物理、化学和生物措施制造“活水”的方法进行治理，改善水质环境，实现清水、绿水、好水。
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user: 4. 结论 无论是古代发现，还是自然生态系统的现实反映，以及新型“活水”水产养殖技术和现代城市黑臭水体的治理试验，都证明了“活水”方法是治理城乡富营养化水体的有效途径和成功手段。这包括建立或修复以好氧有益菌为核心的水体生态系统，打造或维持多向循环流动的“活水”状态和生态与人工结合全方位、全时段持续供给充足溶解氧，以形成具有旺盛生命力和强大净化能力的“活水”生态系统 [ 37 ]，从而成为治理城乡富营养化水体的可持续途径。
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user: 摘 要 为了更好地整合和利用现有的数据，提高电视节目产品营销效益，本文通过对广电网络公司电视用户的收看信息数据进行数据处理，建立用户偏好模型，得到各个用户的三个偏好类型，然后使用协同过滤算法进行单个用户的个性化推荐，以及使用K-means算法和KNN算法将用户进行分群，得到用户群的推荐，进而有效地解决了用户个性化推荐的问题。 关键词 :K-means聚类分析，KNN算法，协同过滤，个性化推荐 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“数字融合”和“三网融合”引领下，电视产业进入了大数据时代，数据挖掘和数据资料的发现与利用开始为电视行业的多项工作提供更为科学的决策依据，为电视业的题材选择和媒介营销带来了巨大的变革。通过对大量观看数据的整合和利用，可以分析用户的特征和偏好，根据用户的收视偏好为用户贴上合适的“标签”，尽可能精确地勾勒出用户的“画像” [ 1 ] 。继而对产品进行分类，将合适的产品在合适的时间推送给合适的用户，实现市场营销的精准化。 在现代许多平台，例如淘宝、京东、抖音和快手等等，在进行用户的兴趣分析以及类型推荐的时候，都使用了协同过滤算法。迄今协同过滤算法已经非常成熟，主要包括了基于物品的协同过滤算法和基于用户的协同过滤算法，它们都可以很好地描绘产品的属性以及用户的兴趣爱好，所以其在推荐系统的算法中具有十分重要的研究价值。 很多学者对于这个问题都做出了一定的研究。例如，林霜梅 [ 2 ] 提出了一种改进的向量空间模型(VSM)用户单兴趣表示法及其动态学习算法，用以捕捉用户最新的兴趣需求。沈建军 [ 3 ] 采用协同过滤算法对电视用户个性化推荐进行研究，对用户产品推荐算法提供了不少创新思想。在高肖俊的《基于用户收视兴趣模型的广电客户分群及精确化营销系统建设》中，作者根据用户以往收看信息建立收视兴趣度和忠诚度，以及电视用户对节目的评分，使用协同过滤算法产生推荐结果。在周虹君的《Spark框架下的受众分群及矩阵分解的推荐算法研究》中通过找到目标用户的最近邻居集，以及通过最近邻居集去计算预测评分，从而解决了评分矩阵过于稀疏和冷启动的问题，提高了推荐结果的准确度。《个性化推荐系统综述》主要介绍了各种推荐算法，包括协同过滤算法、关联规则和深度学习等等的发展历程，更好地了解推荐算法的优缺点以及适用范围。在夏欢的《基于组合策略的IPTV节目推荐》中，其提出了两种组合策略的用户模型更新的方法相结合，并且这两种方法实现了协同过滤部分和基于内容的推荐部分，也很好地解决了评分矩阵过于稀疏和冷启动的问题。在《推荐系统实践》中，作者通过实际的推荐例子，突出了协同过滤算法对比于其他推荐系统的优势，也为协同过滤算法在各大平台上的使用奠定了基础。 虽然推荐系统的研究都有较为完善的理论，但是给用户推荐的节目被该用户所喜欢的成功率较低，夏欢 [ 4 ] 认为，结合相应节目的评分方法，可以有效地提高用户接受的成功率。 基于以上研究现状，本文的剩余内容将按以下结构展开：第2部分为对广电网络公司的电视用户收看数据进行数据预处理，第3部分建立了用户偏好模型提取各个用户的偏好类型，第4部分使用了协同过滤算法对各个电视用户进行了节目的推荐，第5部分是使用K-means算法和KNN算法对用户进行分群，在考虑到节目包的总时长和经济效益的基础上，有效地推荐节目。
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user: 2. 协同过滤算法 协同过滤算法是最早诞生、较为著名的推荐算法。其主要的功能为预测和推荐，该算法依据对用户的历史行为数据进行挖掘，发现用户的喜爱偏好，对于偏好不同的用户进行有效地个性化推荐。协同过滤算法主要分为两种，分别是基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法，可以简单地描述为：人以类聚，物以群分。协同过滤算法的实现过程如图1所示，假设用户1的偏好产品为产品1、产品2、产品3和产品4，用户3的偏好产品为产品2和产品3，若把用户3作为目标用户，则用户1是他的邻居用户，所以把产品1和产品2推荐给用户3，从而实现了协同过滤。 图1. 电视节目的分类 在本文中，用到的是基于用户的协同过滤算法，下面主要介绍基于用户的协同过滤算法的步骤： 1) 建立用户模型 通过查阅资料和数据，得到各个用户对于各个物品的评分，若某个用户对某个物品无评分，则为0，便得到了用户评分矩阵，构造出用户模型。一般来说，对于评分不为0的产品，评分越高，则代表用户对该产品的偏好度越高，否则越低。 2) 寻找目标用户的邻居 根据上面的用户评分矩阵，并使用皮尔逊相关系数、余弦相似度或者修正余弦相似度，可以计算各个目标用户与用户群中其他用户的相似度，取相似度最大的k个用户作为该目标用户的最近邻居集。在本文中我们采用的是修正的余弦相似度公式(1)进行计算。 S i m ( i ， j ) = ∑ q = 1 15 ( R i ， q − R i ¯ ) ( R j ， q − R j ¯ ) ∑ q = 1 15 ( R i ， q − R i ¯ ) R j ¯ ∑ q = 1 15 ( R j ， q − R j ¯ ) 2 (1) 其中：Sim(i，j) 表示用户i和j的余弦相似性； R j ， q 表示用户j对q类型的评分。 3) 产生目标用户的推荐产品 根据目标用户的最近邻居集，并使用式子(2)计算出目标用户未观看过的产品类型的预测评分，然后把预测评分较高的产品类型，优先推荐给目标用户。 P i ， q = R i ¯ + ∑ j ∈ U s i m ( i ， j ) × ( R j ， q − R j ¯ ) ∑ j ∈ U ( | s i m ( i ， j ) | ) (2) 其中： P i ， q 表示用户i对类型q的预测评分； R j ， q 表示用户j对类型q的评分。
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user: 3. 数据来源及预处理 本文采用了第六届泰迪杯数据挖掘挑战赛C题的原始数据，进而对电视用户收看信息的原始数据进行数据清洗、属性规约和数据变换三个步骤。数据清理主要针对以下两个方面进行： 1) 去除回看信息重复和用户点播信息重复的数据、观看时间为空的记录和观看时长小于一分钟的记录。 2) 将其中冗余的属性以及与挖掘过程不相关的属性剔除得到处理后的数据，如表1所示。 Table 1 Form of data processin 正题名 分类名称 时长 职场是个技术活(39) 电视剧场\大陆剧场 38:53. 06月28日 自然：猫——隐匿的野性 科学教育 52:36. ... ... ... 小马宝莉特别篇 失控彩虹 电视剧场\欧美剧场 44:06. 表1. 数据预处理的形式 在处理后的数据中，用户收视信息和用户回看信息的统计日期均采用YMD格式。我们发现，每个频道一周的节目表当中，周一至周五的节目表相似，周六与周日的节目表相似。因此将用户收视信息和用户回看信息的统计日期转换为星期的格式，然后将数据按周一至周五、周末分为两类，分别写入两个表格当中。
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user: 4. 建立用户偏好模型 4.1. 构建用户偏好类型 首先，我们通过python爬虫技术，爬取各个频道分别在工作日及周末的两个节目表，经过分析和统计得出每个频道节目表中各个节目类型所占时间比例。在此基础上，可以初步确立节目分为综艺、财经、体育、电影、电视剧、科教、新闻、少儿动画、音乐、生活、戏剧、军事、纪录片、法律和广告购物，共15种节目类型，如图2所示。 图2. 电视节目的分类 然后把各个电视用户的观看各种类型的时间计算出来，得到“用户–类型–观看时长”矩阵，如表2所示。 Table 2 Matrix: “user-type-duration 综艺 财经 体育 电影 广告购物 10001 15.5 0 0 0 ... 0 10002 1396.4 4.2 263.0 300.4 ... 72.2 10003 183.8 4.1 0 21.9 ... 26.0 ... ... ... ... ... ... ... 11329 249.9 0.3 0 753.1 ... 24.9 表2. “用户–类型–时长”矩阵 4.2. 用户类型的偏好度 引入兴趣度和忠诚度，并且用它们之间的加权和(即用户偏好度)来刻画用户对各种节目类型的喜欢程度和偏好程度 [ 1 ] 。 兴趣度：用户观看某种节目类型的总时长与该用户观看总时长的关系。代表该用户对某种节目类型的感兴趣程度 [ 1 ] 。 i n t e r e s t ( i ， q ) = ∑ k = 1 n   t l a b e l ( i ， q ) [ k ] ∑ q = 1 m ∑ k = 1 n   t l a b e l ( i ， q ) [ k ] (3) 其中： i n t e r e s t ( i ， q ) 表示用户i对节目类型q的兴趣度； ∑ k = 1 n   t l a b e l ( i ， q ) [ k ] 表示用户i观看节目类型q的时长； ∑ q = 1 m ∑ k = 1 n   t l a b e l ( i ， q ) [ k ] 表示用户i观看所有节目类型的总时长。 忠诚度：用户收看某节目类型的总时长与该节目类型的播放时长的关系。代表该用户对该节目类型的忠诚程度 [ 1 ] 。 L o y a l t y ( i ， q ) = ∑ k = 1 n   t l a b e l ( i ， q ) [ k ] ∑ k = 1 n   t p r o g r a m ( i ， q ) [ k ] (4) 其中： L o y a l t y ( i ， q ) 表示用户i对节目类型q的忠诚度； ∑ k = 1 n   t l a b e l ( i ， q ) [ k ] 表示用户i收看节目类型q的总时长； ∑ k = 1 n   t p r o g r a m ( i ， q ) [ k ] 表示节目类型q的播出总时长。 用户偏好度：描述的是用户对某一类型节目的喜好和偏好程度，一般为兴趣度和忠诚度的加权和 [ 5 ] 。 L a b e l ( i ， q ) = ω 1 L o y a l t y ( i ， q ) + ω 2 i n t e r e s t ( i ， q ) (5) 为“用户–标签”偏好集合中不同特征赋予权值，且权值之和等于1，以便区分不同集合中其模型的贡献度。本文假定模型的权值为 ω 1 = 0.7 ， ω 2 = 0.3 。 然后通过计算每个用户对于各个类型的偏好度，得到“用户–类型–偏好度”矩阵，选取了每个用户的偏好度最高的三个标签作为该用户的偏好标签，如表3所示。 Table 3 These preference types for each use 设备号 编好类型 10001 电视剧 新闻 综艺 10002 电视剧 少儿动画 综艺 ... ... 11329 电视剧 新闻 电影 表3. 各个用户的三个偏好类型
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user: 5. 协同过滤算法对单个用户的推荐 5.1. 建立用户模型 由于用户偏好度代表的是用户对某一种类型的喜欢和热爱程度，一般来说用户对某一类型的偏好度越高，相应的该用户对这种类型的评分(0~1之间)也会越高，因此我们近似地把“用户–类型–偏好度”矩阵看做用户对节目类型的评分矩阵。 5.2. 寻找目标用户的邻居 在这一阶段，主要完成目标用户的邻居的寻找。将全部用户视为一个用户群U，每一次拿出一个用户作为目标用户，并且在其余的用户中寻找到该目标用户的邻居u [ 6 ] 。然后使用式子(1)计算每两个用户之间的相似度，得出相似度矩阵，在矩阵中找出与目标用户相似度最高的用户作为目标用户的邻居。 5.3. 产生目标用户的推荐类型 对于目标用户，找到了他的邻居之后，使用式子(2)计算该目标用户未观看过的类型的预测评分 [ 7 ] ，然后选取其中目标用户中的预测评分中最高的那一个节目类型作为该目标用户的推荐类型。最后，把目标用户的三个偏好类型加上这一个推荐类型，共为四个电视节目类型，作为目标用户的全部推荐类型。 5.4. 实现用户的节目推荐 推荐指数的定义：某一节目产品的推荐指数等于该用户对这种节目类型的偏好度与这一节目产品的评分的加权和 [ 8 ] 。 我们通过python爬虫技术，在豆瓣网爬取了各个节目的标签和评分，以便获得更精确的产品营销推荐。每一个用户都有四个推荐类型，对应这四个推荐的节目类型，再结合节目的评分的高低和用户的偏好度的大小，进而将节目精准地推送给各个用户，得到每个用户的节目推荐表，如表4所示。 Table 4 Recommended program for individual use 设备号 节目名 推荐指数 10001 琅琊榜 1.00 10001 西游记续大闹披香殿加防抖 1.00 10001 白夜追凶 0.99 10002 西游记续大闹披香殿加防抖 1.00 10002 秦时明月 0.97 ... ... ... 11329 百鸟朝凤 0.93 11329 碟中谍神秘国度调整字幕 0.92 表4. 各个用户的推荐节目
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user: 6. 用户的打包推荐 6.1. K-means聚类分析与KNN算法进行用户分群 首先，通过所得到的“用户–类型–观看时长”矩阵，针对全部用户，利用K-means聚类算法，分类得到100个聚类中心，然后运用KNN最近邻分类算法将全部的待测用户找到所隶属的聚簇，将同一个聚簇内的用户归为一个用户群。 通过K-means聚类分析算法得到100个聚类中心如表5所示。 Table 5 Clustering center of K-means algorith 聚类中心 1 1156.3 29.0 304.1 … 210.0 31.6 2 2900.2 123.8 3091.5 … 974.5 68.1 … … … … … … … 99 4427.7 225.2 5302.3 … 618.5 45.7 100 9520.2 310.5 2950.1 … 1475.9 22.0 表5. K-means算法的聚类中心 通过KNN最邻近分类算法，将各个用户都分类到所隶属的聚簇用户群中，所得到的结果，如表6所示。 Table 6 User groups of individual use 机顶盒号 分类用户群 10001 68 10002 25 … … 11328 24 11329 87 表6. 各个用户所在的用户群 找出各聚类中心最近的3个测试变量，分别将这3个测试变量作为该聚簇用户群的三个偏好类型。结果如表7所示。 Table 7 Preference types of each user grou 用户群 偏好类型 1 电视剧 综艺 新闻 2 少儿动画 电视剧 体育 ... ... ... ... 99 体育 电视剧 综艺 100 电视剧 电影 新闻 表7. 各个用户群的偏好类型 6.2. 节目产品的打包和推送 为了便于产商在产品包内植入广告从而获取最大的经济效益，将每一个产品包的节目总时长限制在一个合理的范围内，并且优先考虑到高评分的产品 [ 9 ] ，建立聚类推荐模型，实现了节目的打包推送问题。 由上述得到的各个用户群的三个偏好类型，匹配到相应类型的电视节目产品，从中选择评分较高的电视节目产品，由于考虑到每个节目产品包的互补性与互斥性 [ 10 ] ，规定每一种类型的节目产品不超过三个。为了便于产商在产品包内植入广告从而获取最大的经济效益 [ 11 ] ，将每一个产品包的节目总时长限制在 200 min ≤ T ≤ 720 min 。 对电视节目产品打包并且将产品包推送给每一个用户群，并且计算出每个节目包的总时长，推送结果如表8所示。 Table 8 Recommended program package for each user grou 用户群 打包的推送产品 产品包总时长/分钟 1 琅琊榜 … … 1 广视新闻 524.4 2 艾可魔法少女 … … 2 国际田联砖石联赛奥斯陆站 482.3 … … 100 琅琊榜 … … 100 广视新闻 679.7 表8. 各个用户群的推荐节目包
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user: 7. 结论及展望 本文通过对用户观看数据进行预处理、挖掘出各个用户的观看偏好，并且通过爬虫技术，爬取得到节目的类型，进而把节目推荐给感兴趣的用户，使得广电网络公司在电视节目的营销上更加有针对性，但是模型主要存在以下两个不足之处： 1) 各个电视台的节目类型时间比例是根据各个电视台(分周一至周五和周末)的常规播放规律来进行计算的，与准确的节目类型播放规律会有一定的误差。 2) 评分较高的节目推荐给目标用户，往往会导致推送的不精准和有一大部分评分较低的节目没有用户去收看。 对于上述的不足，可以通过更精准地利用爬虫技术对电视台的播放节目类型时间比例和节目类型、评分进行爬取，以减低推荐的误差，希望以后的学习可以在这方面做出一定的研究。
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user: 摘 要 影响航空发动机性能因素有很多种，其中积垢引起的压气机叶片表面粗糙度改变是有代表性的原因。叶片表面粗糙度的改变，直接影响到气流通道有效流通面积的改变，进而引起增压能力、效率和流通能力的变化。本文利用流场仿真技术，研究压气机在不同叶片粗糙度下性能变化情况。结果表明，当压气机叶片粗糙度降低时，压气机的增压比和效率显著提高，叶片表面激波强度减弱，总温降低，压气机总体性能提升明显。 关键词 :叶片，粗糙度，流场仿真，压气机性能 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 由于飞机使用条件特殊，经常处在高温高湿的环境中，发动机进口环境恶劣复杂，如沙尘、盐雾、粉尘、昆虫、油类等天气，长期使用致使发动机各部件型面如压气机和涡轮叶片积尘、腐蚀、几何变形等 [ 1 ] [ 2 ] ，各项性能指标将随着部件性能的下降而恶化，进而严重影响发动机整机的性能。上面所述部件失效机理都是有代表性的，任何一种失效形式，在一定程度上都会导致叶片表面粗糙度的变化。随着叶片表面粗糙度的改变，压气机气流通道的流通能力，以及压气机的压比和效率随之改变，从而进一步引起发动机推力下降，耗油率升高以及稳定工作范围进一步减小，从而增加后期维护成本 [ 3 ] [ 4 ]。 国外对这方面研究的较早，主要是通过实验手段进行研究，取得了一系列有意义的研究成果 [ 4 ]。Suder 通过在NASA Stage35高速压气机叶片表面增加粗糙度和叶型厚度的方法，详细研究了污垢沉积下的叶片粗糙度改变和厚度增加对压气机性能与流场分布的影响 [ 5 ]。国内学者对压气机叶片粗糙度对其性能影响做了积极的研究。李本威等研究了压气机叶型改变导致其性能下降的情况。采用在易积垢部位增加随机尺寸的方法近似模拟叶片积垢等原因引起的叶型改变，并分析了叶片积垢、叶顶间隙增大等因素对压气机性能的影响，通过仿真得到压气机在各种不同工况下性能衰退程度 [ 6 ]。李钊等针对压气机工作过程中叶片表面积垢对压比、效率的影响，将积垢影响换算成压气机叶片粗糙度的变化，分别对积垢分布在叶片前缘、吸力面与压力面以及在不同转速下的压气机性能进行了仿真计算 [ 7 ]。郑贇以跨声速风扇Rotor 67转子叶片在气动载荷下的变形为例，分析了叶片变形对风扇气动性能变化的影响 [ 8 ]。陈绍文通过对污垢沉积引起的叶片厚度和壁面粗糙度的增加来模拟不同的污垢沉积程度对压气机级性能的影响，两种模拟方法较真实地还原了叶片表面的积垢情况，计算结果具有一定的指导意义 [ 9 ]。 本文在上述研究基础上，通过改变叶片粗糙度近似模拟叶片积垢、腐蚀对叶片型面的影响，带入到建立的模型中去，仿真计算压气机气流流场变化，研究叶片表面粗糙度变化后，比较三种粗糙度对应的压气机性能参数、特征截面参数以及总体性能的变化情况。详细描述和分析了不同转速和粗糙度下的叶片表面的激波位置和分离位置变化。
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user: 2. 数值方法 在标准大气条件下，仿真计算压气机在稳定工作状态下的性能参数。这是后续研究分析的基础。因此控制方程采用时均湍流模型进行燃气流场计算，其形式如下： { ∂ ρ ∂ t + ∂ ∂ x i ( ρ u i ) = 0 ∂ ∂ t ( ρ u i ) + ∂ ∂ x j ( ρ u i u j ) + ∂ p ∂ x i = ∂ ∂ x j [ μ e f f ( ∂ u j ∂ x i + ∂ u i ∂ x j ) ] − 2 3 ∂ ∂ x j [ μ e f f ( ∂ u i ∂ x i ) ] ∂ ∂ t ( ρ E ) + ∂ ∂ x i ( ρ u i E ) + ∂ p u i ∂ x i = ∂ ∂ x j [ μ e f f u i ( ∂ u j ∂ x i + ∂ u i ∂ x j ) ] − 2 3 ∂ ∂ x j [ μ e f f u i ( ∂ u i ∂ x i ) ] + ∂ ∂ x j [ k e f f ( ∂ T ∂ x j ) ] p = ρ R T (1) 根据文献 [ 10 ] 比较分析，确定湍流模型采用 k − e 模型，它是个半经验公式，主要基于考虑湍流动能和扩散率。采用 k − e 湍流模型计算流动的湍流效应。k方程表示如下： ∂ ( l k ) ∂ t + ∂ ( l k u i ) ∂ x i = ∂ ∂ x j [ ( μ + μ t σ t ) ∂ k ∂ x j ] + G k + G b − l e − Y M + S k (2) e方程是个由经验公式导出的方程： ∂ ( l e ) ∂ t + ∂ ( l e u i ) ∂ x i = ∂ ∂ x j [ ( μ + μ t σ e ) ∂ e ∂ x j ] + C 1 e e k ( G k + C 3 e G b ) − C 2 l e 2 k + S e (3) 方程中G k 表示由层流速度梯度产生的湍流动能，G b 是由浮力产生的湍流动能，Y M 由于在可压缩湍流中，过渡扩散产生的波动，C 1 ，C 2 ，C 3 是常量， σ k 和 σ e 是k方程和e方程的湍流Prandtl数。