DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 存在的问题 灵活就业人员数量庞大，养老保险覆盖率低，做好灵活就业流动人口社会保障的扩面工作艰巨，给建设全民覆盖的社会保障体系带来了巨大的挑战。接下来本文将对制度设计和参保主体两个角度进行分析，探究城镇职工养老保险对南昌市灵活就业群体覆盖率低的原因。 4.1. 制度设计 4.1.1. 高缴费基数和高缴费比例同时存在 大部分灵活就业人员没有稳定的工作岗位和工资收入，但是缴费基数却会随着在岗职工平均工资的增长而不断上涨。灵活就业人员就业类型复杂，收入差距大，虽然在政策发展中，养老保险缴费基数范围有所调整，但是固定缴费基数设置让许多收入水平低于当地平均工资水平的灵活就业者觉得难以承受，而又让部分从事律师、会计师等收入较高工作的灵活就业者觉得较低，难以实现其所需要的保障力度。同时，现行的企业职工基本养老保险缴费比例是24%，其中个人8%，单位16%；而灵活就业人员基本养老保险缴纳比例是20%，其中8%进入个人账户，12%进入社会统筹基金，费用全部由个人承担。灵活就业人员个人缴纳费用是“单位制”劳动关系下个人缴纳费用的2.5倍，这无疑加重了新业态从业人员的经济负担。 4.1.2. 缺乏有效的补贴和激励机制 灵活就业人员的参保不受单位影响，是没有强制力约束的自主行为。他们参保行为的产生和持续不仅需要内在养老需求的驱动，还需依靠外在补贴和激励机制的吸引。参保补贴是指以个人名义足额缴纳养老保险后，各地政府为鼓励和帮助一部分人群参保而在一定时间内对符合条件的人进行的经济性补偿或优惠。从目前南昌市出台的补贴政策上看，存在补贴门槛过高，激励作用不明显的问题。比如南昌市针对困难灵活就业群体出台的助保贷款和“4050”社保补贴政策，都忽视了其中占比最多的年轻群体。他们的养老意识普遍不强，又缺乏优惠政策的吸引，使其参保率很难提高 [ 3 ]。 4.1.3. 养老保险关系转移不畅 新业态新型雇佣关系的出现加强了产业的聚合相应，雇员在不同时期甚至同一时期也面临着不同职业身份的转变，面临养老保险转移接续的问题 [ 4 ]。虽然南昌市已出台了相关政策文件，但在实际操作层面，由于各地社保政策不统一，管理办法不一致、经办机构效率低下、发达地区与欠发达地区之间存在利益分割等原因，使得灵活就业人员在转移接续问题上仍存在很多困难，影响其参保积极性，长此以往，新业态从业人员在复杂的转移接续手续面前“望而却步”，甚至放弃了自己应有的社会保障权益，出现不转续的现象，不利于我国养老保险制度的全覆盖和可持续发展 [ 5 ]。 4.2. 参保主体 4.2.1. 参保意识低 社会养老保险覆盖率是衡量全面建成小康社会的重要指标之一。正规就业人群已经基本实现养老保险全覆盖，灵活就业人员的参保成为全民参保计划的关键人群。除了部分新业态从业者，大多数灵活就业人员的受教育程度一般都较低，就业不稳定，再加上自身对政策不了解，对养老缺乏长远考虑，使得参保率较低。该类人群的文化水平一定程度上制约了其对养老保险的认识程度，较低的知识文化水平，制约了他们对制度的理解程度。此外，工作时间和地点经常变动，也影响到他们工作和生活的稳定性，这些特点都不同程度上增加了灵活就业人员自身的脆弱性，增强其参保的不适应性。对于新业态从业人员，例如网络主播、微商等，该群体年龄较小，普遍存在“自己还不到考虑养老的年纪，现在参不参保不重要”的想法，缺乏主动关注养老保险相关信息的意识，常游离于养老保险之外。当前最主要的问题是灵活就业人员既无参保动力，又无参保能力，参保积极性不高甚至根本不知道如何去参保，部分人还会因为个人经济问题“参而不缴” [ 6 ]。 4.2.2. 经济承受能力弱 参加城镇职工养老保险的前提是拥有良好且稳定的经济收入，对于企业职工来说，稳定且持续的工资收入，雇主承担大部分的缴费负担，都保证了企业职工参保的积极性和持续性。而由于职业特殊性，灵活就业群体大多工资收入偏低且来源不稳定，并且灵活就业人员没有雇主分摊缴费负担，这意味着灵活就业人员需要自行全额缴纳养老保险。这种较差的经济承受能力和较高的缴费负担导致灵活就业人员难以按时足额地履行缴费义务，较低的收入水平使养老保险缴费在灵活就业人员的支出中占比较大，能左右他们的生活消费，甚至成为一种负担。低收入高负担使他们参保的意愿变的脆弱，极易动摇。当负担过重，或受其他经济压力影响时，灵活就业人员很可能选择不参保或断保。
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user: 5. 对策建议 5.1. 调整缴费基数、比例及个人账户分配比例 现行缴费基数的统计口径过窄，数据外就业人员的工资水平普遍偏低，导致缴费基数虚高，从而对该群体存在制度性挤出的问题。鉴于灵活就业人员这一群体的不稳定性，实行全面调查的难度较大，有关部门可分阶段进行调查。如以5年为一个周期，分行业对灵活就业人员的人数、收入、社保等情况进行调查统计。在建立相关数据体系的基础上，根据该群体实际工资水平，制定合理的缴费基数和档次，以适应灵活就业群体的需要。同时适当降低该群体的缴费比例，合理调整其缴费在统筹账户和个人账户的分配比例。减少缴费，增加储蓄，从两方面入手，缩小与单位职工的差距，缓解其参保压力，吸引更多的灵活就业人员参保。比如可以将该类人群的缴费比例由20%下调到18%左右，在交满15年后再适当提高计入个人账户的比例。 5.2. 完善补贴和激励政策 国家和政府应明确激励机制在制定及实施养老保险政策中的重要性，通过调整待遇记发的方式，对于那些年限长、缴费多的投保人员，退休后增加一定的养老待遇，由此来增加投保人员多缴晚退的积极性。国家还可以通过对养老待遇记发微调的方式来对养老待遇的保底政策作出调整，并且政府的相关部门也可以承接养老保底制度的救济功能，使养老金保底政策得以更好地利用。还可以效仿已有的“4050”补贴政策，为年轻的灵活就业者提供一定的缴费补贴。如对25岁以下以个人名义参保的年轻人，给予3年的缴费补贴，激励和引导年轻人群参保。这样一来，不仅年轻的灵活就业人员参保积极性得以提高，还能促使已经参保的灵活就业人员积极、踊跃的缴费。 5.3. 推进灵活就业人员养老保险信息化建设步伐 一方面，基础的养老保险业务办理机构要进行基础信息库的建设，这种信息库要以市为基础单位，然后逐层增加最终建立一个全国性的基础信息库，以实现全国性养老保险的信息共享，为灵活就业人员参保、续保、转移等提供数据信息；另一方面，建立个人的养老保险信息网络技术平台，以实现个人的参保、缴费、查询、转移等业务，这样即使参保人变更了城市也可以快速地进行信息查询。这样不但提高了参保人员与机构工作人员的工作效率，也有效地推进了灵活就业人员养老保险信息化的建设步伐。 5.4. 强化灵活就业人员的参保意识 一方面，政府部门要借助电视、报纸、网络等新闻媒体宣传灵活就业人员加入养老保险的重要意义，并且将灵活就业人员的养老保险内容以文字形式通过微信、微博这样的新的信息交流方式传递出去；另一方面，要以街道、社区等为单位，设立养老保险宣传咨询站，并通过日常组织的宣传活动，让灵活就业人员切实体会到养老保险政策能够带来的好处，从多角度给他们进行讲解，纠正灵活就业人员过去对养老保险政策的错误认知，令他们从心理上接受养老保险政策，将参加养老保险变为自愿自觉的行动。只有让灵活就业人员对养老保险政策的各项规定有一个全面系统的认知，真正了解该项政策在其年老退休后的重要性，才能加强灵活就业人员的参保意识 [ 7 ]。 5.5. 提升灵活就业人员自身参保能力 灵活就业人员经济负担能力差这一自身特点，成为其参保过程中的主要障碍。要提高灵活就业人员养老保险参保的积极性，首先就要改善其经济收入状况，具体可以从以下几个方面着手：一是通过法律手段保障灵活就业人员的合法权益。灵活就业人员劳动关系多变，常常存在劳动合同松散的情况，极其容易造成被拖欠工资的状况，所以政府部门在进一步完善《劳动法》的同时，也应加强监管执法力度，严厉打击拖欠灵活就业人员工资的现象，从劳动合同、劳动报酬等多方面对灵活就业人员予以保护，保障其合法权益；二是加强对灵活就业人员技术、文化水平方面的培训，灵活就业人员的文化水平普遍偏低，缺乏应对高薪工作的技能，激烈的生存竞争令他们只能从事低收入高劳作的工作而无可奈何，所以对他们进行培训，可以增强他们的市场竞争力，相应的收入水平就会随之提高；三是可以通过补助的形式间接增加他们的收入，比如增加就业或者创业所享受的补贴，以间接的方式减少其经济负担，增加其投保的积极性 [ 8 ]。
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user: 摘要 中性束注入系统是磁约束核聚变研究中重要的等离子体加热、电流驱动和等离子体控制的手段之一。射频负离子源因其中性化效率高、使用寿命长，成为中性束发展的必然选择。引出电源负责在离子源引出电极与等离子体电极间形成一定的电势差，从而将负离子从等离子体发生器中引出。引出电源输出精度、投放时刻、上升时间和稳定性将直接关系到负离子束的匹配引出及恒定负离子束流的维持。本文设计了一套射频负离子源引出电源控制和采集系统，实现对引出电源高精度输出控制和关键参数的实时采集。测试结果表明引出电源控制和采集系统满足射频负离子源实验需求。
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user: 1. 引言 中性束注入(Neutral Beam Injection， NBI)作为托卡马克核聚变装置四种辅助加热手段中加热效率最高、物理机制最清楚的加热方式，在国际和国内的磁约束核聚变装置上得到广泛应用 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。为满足未来大型磁约束聚变装置对高能量、高功率和稳态中性束注入系统的需求，世界上磁约束聚变领域的主要研究单位均启动了大功率强流负离子源的研发工作。ITER和CFETR中性束注入加热系统均将采用MeV量级的射频负离子源，在中国科学院等离子体物理研究所正在开展射频负离子源样机的研制。 大功率射频负离子源由产生大面积、稳定、均匀的高密度等离子体的等离子体发生器和用于引出等离子体中负离子并加速形成束的束引出系统组成。引出电源负责在引出电极与等离子体电极间形成一定的电势差，从而将负离子从等离子体发生器中引出。引出电源输出精度和稳定性将直接影响引出负离子的束流光学特性。同时，由于大功率负离子源相比正离子源具有负离子分布面积较大、密度较低的特点，其对于负离子束的稳定、可靠引出提出了比正离子束引出更高的要求，故需通过对束引出过程引出电源进行高精度输出控制、电压闭环反馈控制和电压快速切断控制，保障引出电源高精度、稳态运行，从而实现大功率负离子束的高效、聚焦、稳态、可靠引出。因此射频负离子源的稳定可靠运行对引出电源提出性能稳定、高可靠性、纹波小、动态性能好等要求。 根据引出电源性能需求，结合引出电源(16 kV/20A)建设成本和电压等级，引出电源结构设计采用安全、可靠、高效、低谐波的PSM (Pulse Step Modulation)结构，由8台PSM 100 V/20A模块和19台PSM 800 V/20A模块串联组成 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。为保证大功率负离子束稳定、高效、聚焦引出，要求引出电源输出电压纹波小于1%、调整精度为100 V；同时，为保障大功率负离子束引出时具有良好而稳定的离子光学特性，要求引出电源与加速电源系统匹配工作，根据加速电源上升时间小于80 ms的设计指标，引出电源电压上升时间设计为50 us~100 ms，且可调。因此本文针对射频负离子源束引出控制需求开展了引出电源控制和采集系统研究，包括引出电源控制和采集系统总体设计、硬件设计、软件设计、及相关性能测试。
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user: 2. 引出电源控制和采集系统总体设计 基于射频负离子源束引出对引出电源运行需求分析，在实验运行前给引出电源上电，配电柜自检状态无故障，则可在人机交互界面上按下合闸按钮为引出电源供电，然后电源系统即可按照本地或者远程设定值输出电压 [ 7 ] [ 8 ]。为保障负离子束引出时具有稳定而良好的离子光学特性，要求引出电源稳定性好、纹波小，且上升时间可调，因此引出电源总体设计指标如表1所示。 Table 1 Design specification for extraction power supply system of negative ion sourc 序号 项目 主要参数 1 输入电压 三相AC380 V，50 Hz 2 输出电压 0~−16 k VDC 3 输出电流 0~20 A 4 纹波 <1% 5 稳定度(输出电压精度) <1% 6 输出电压调整分辨率 100 V 7 上升时间 0.05~100 ms可调 8 关断时间 ≤100 μs 9 故障切除时间 ≤5 μs 10 运行模式 稳态 11 电压电流测量精度 <1% 12 保护机制 过压、过流 表1. 负离子源引出电源的总体设计指标 根据射频负离子源束引出控制需求，引出电源控制和采集系统需满足以下功能：引出电源高精度输出控制，满足低纹波和上升沿微秒量级可调需求；高速实时采集，为输出电压闭环反馈控制提供可靠数据源；可视化人机交互界面，实现电源系统运行参数的设定和系统运行状态的实时监控。由此确定引出电源控制和采集系统总体框架结构如图1所示，其主要由模块控制器、高压侧控制单元(包括故障检测、信号转换)、低压侧控制单元(包括光电转换控制箱、CPCI工控机下位机、PC机上位机)。引出电源控制和采集系统具备本地和远程两种运行模式，本地运行模式下根据本地人机交互界面设定的输出值输出电压，远程运行模式下则通过网络通讯接收NBI总控发送的电压设定值输出需求电压。 图1. 引出电源控制和采集系统总体架结构示意图
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user: 3. 引出电源控制和采集系统硬件设计 引出电源控制和采集系统硬件结构及原理框图如图2所示，数据采集设备主要包括霍尔传感器、电阻分压器、保护电路板、V/F和F/V转化单元、CPCI采集卡等。通过电阻分压器和霍尔传感器对引出电源电压和电流进行测量，然后通过V/F转化器将电信号转化为光信号进行传输，以有效屏蔽电磁干扰 [ 9 ]，最后电压电流信号经F/V转化器转换成电信号由PXI-9846采集卡进行采集，同时电流信号同步发送到保护电路板，保护电路板对电流信号处理后通过光纤传送到硬件连锁保护模块作为过流保护的依据。 图2. 引出电源控制和采集系统硬件结构及原理框图 通过光纤传输实现高压隔离和控制模块与引出电源之间的通信，CPCI7249作为引出电源的控制核心，用于实现27台电源模块的开通和关断、电源反馈状态的接收、系统高压输出的闭环调节等，同时所有模块的开关也均通过CPCI-7249板卡数字输出接口进行控制。对于保护阈值的设定则通过CPCI-6208板卡来实现，同样通过V/F和F/V转换模块对8路模拟信号设定值进行隔离传输。
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user: 4. 引出电源控制和采集系统软件设计 引出电源控制和采集系统软件包括控制模块软件和数据采集软件，其运行于Linux操作系统下，为引出电源提供本地和远程两种运行模式，本地运行模式下通过本地运行界面对引出电源输出电压值、上升时间、过流阈值等进行设置，远程运行模式下则通过TCP网络通讯从NBI总控系统获取响应配置信息。 4.1. 控制模块软件 如图2所示，引出电源配电柜和PSM模块受控制模块驱动，控制模块根据本地或者远程配置信息控制PSM模块的开/关，并对引出电源输出电压进行反馈控制。电源控制模块软件包括上位机软件(客户端)和下位机(服务器)软件。下位机软件和数据采集软件均运行于CPCI-3510控制器中，具体实现则应用C语言来实现。上位机采用普通PC机，应用LabVIEW图形化编程语言实现可视化人机接口，上位机主要用于电源运行参数的设定和运行状态的监控，其与下位机通过TCP协议进行数据交互。 在射频负离子束引出实验过程中引出电源状态信息、电源输出设定参数等信息需要下位机软件进行处理，并上传给上位界面和下传给电源模块。因此下位机软件需实现以下功能：通过网络通讯接收上位机配置的引出电源运行参数，并根据参数配置情况计算各电源模块投入数量和投入顺序；根据过流阈值设置情况，实时获取各电源模块状态信息，发送到上位机进行远程监控，并在系统故障时采取相应连锁保护策略；根据采集到的引出电源电压，实现输出电压的闭环反馈控制。下位机软件设计流程如图3所示。下位机软件采用多线程技术实现对板卡输入端口的检测、输出端口的赋值和网络通讯等多个任务的同时调度，通过共享内存技术实现多个进程间数据读写的快速共享。 图3. 下位机软件设计流程图 引出电源的主要性能参数是对电压上升沿(50 us~100 ms，可调)及稳态精度(纹波小于1%)的控制，因此设计了高精度电压输出控制程序，通过CPCI-7249控制电源模块的开通和关断，CPCI7249芯片特点是响应速度快，处理速度快，可拓展的模块数目多，为以后模块数目升级提供了很大空间。电源模块的投入运行原理框图如图4所示，电源控制模块在接收到上位软件或者NBI总控发送的电压设定值(Uset)后，为降低输出电压上升沿的超调量，利用前馈控制分批次开通电源模块，使电源的输出电压达到电压设定值的90%，然后进入电源输出电压闭环反馈控制阶段，提高输出电压的控制精度，通过对输出电压闭环调整再开通剩下的10%的电源模块直到电源输出电压达到设定值，之后电源一直运行在输出电压闭环反馈控制模式。 图4. 电源模块投入运行原理框图 4.2. 数据采集软件 如上所述，通过CPCI-3510控制器来实现对数据采集软件的处理，数据采集软件在Linux操作系统下应用C语言来进行编程。数据采集应用凌华PXI-9846采集卡，具有4个16位独立模拟采样通道，采用双缓冲异步操作方式，通过PXI-9846集成库功能编程实现数据采集。通过软件对板卡进行初始化配置后，PXI-9846板卡即可对引出电源电压、电流信号进行收集，最终通过WD_AI_VoltScale函数将数字数据转化为输入的物理信号值，用于监控显示和闭环控制。 数据采集软件运行流程如图5所示，软件运行后首先对板卡进行初始化配置，包括板卡的注册、时钟源配置、触发模式设置、数据读取方式及采集模拟输入电压范围设置等，配置完成后即可通过双缓冲模式读取数据，并按照一定的比例关系计算出引出电源系统实际输出的电压和电流值，用于实时显示和输出电压的反馈控制。
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user: 5. 性能测试与结论 本文设计的引出电源控制和采集系统已成功应用到射频负离子源实验运行中，实现对引出电源不同输出电压的控制，通过前馈控制和反馈控制相结合的方式实现电压上升时间与超调量间的平衡，在尽可能满足输出电压有较低电压过冲的同时又保障输出电压拥有较快的上升速度。引出电源模块响应测试如 图5. 数据采集程序流程图 图6. 引出电源模块响应测试图 图7. 不同上升沿响应时间测试图 图6所示，蓝线为控制信号，粉色为电源系统在接收到控制信号后输出的电压波形。引出电源16 kV/20A输出时，不同上升沿响应时间测试如图7所示，上升时间为50 us和200 us，测试结果表明本文设计的引出电源控制和采集系统满足射频负离子源束引出需求。
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user: 摘要 推进智能制造是中国制造业转型升级的内在要求和需求，是中国制造业企业创新发展面临的历史性机遇。企业不仅要拥有自主研发的能力，更是要把生产和管理紧密结合在一起，对内部管理和生产经营进行全方位的升级。本文以较早运用作业成本法进行成本核算的巨龙电梯为例，结合其实际生产运营情况，分析其作业成本法的实施现状及保障措施，从企业管理的角度，研究适用于制造业企业的可行性措施，以期为制造业企业成本优化提供借鉴。
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user: 1. 引言 当前，竞争日益激烈的外部市场和亟需更新的内部管理制度，都一致对制造业企业做出要求，即完成“科技化”和“创新化”的改革。随着科技升级，专业人才引进，间接费用占比增大，传统成本核算方式已经不再适用。如何将制造费用合理分配，获得更真实、更准确的成本数据，是企业应当关注的焦点。 作业成本法根据动因将制造费用归类到作业上，以作业为中心集结不同用途的费用，大大提高了制造费用分配的合理性，成本信息更加真实可靠。随着国内外学者深入研究，以作业为形式的核算方法发展成可运用至企业管理的作业成本管理体系。外国制造企业经过长期实践，已顺利完成传统管理模式至作业成本管理模式的蜕变 [ 1 ]。时至今日，作业成本法的运用推广仍在我国进行。从理论到实践，形成适应我国国情的核算体系，需要做出巨大努力。
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user: 2. 作业成本法概述 2.1. 作业成本法理论 作业成本法的概念及内容 作业成本法以作业为中心，将不同动因引起的资源成本分配到作业上，然后根据产品和服务所耗用的作业量，将成本最终分配到产品与服务，见图1。这种将制造费用按照成本发生的联系进行分配的方式比起传统的直接人工工时或者机器工时分配方式来说，更利于企业精准的分配生产过程中间接费用和辅助资源，有利于企业做出正确的决策。 作业成本法也是一个严谨、完善的概念体系，因而需要深入剖析其相关概念： 1) 资源：其包括企业生产过程中会形成费用、成本。如：一、服务或者生产产品而形成的各种费用、成本、资源是进行成本核算的基础，其主要涉及到物力、人力信息等等；二、企业生产过程中需要使用到各种材料，生产过程中也存在运输服务费、折旧费等等。 2) 作业：作业涉及到各个环节，其主要包括设计、生产、销售、检验等等。任何一个作业，都需要投入相应的各类资源。在企业生产经营活动中作业属于独立的个体与集合，其渗透到企业运营各个环节之中。虽然在整个作业成本模型中作业属于最小归集单元，但是却充分发挥连接纽带的作用，实现了资源与产品的连接。 图1. 作业成本法下产品分配步骤 3) 作业中心：该集合体可用于表示整个工作中的作业环节。在企业内部存在多个作业中心，且这些中心的目标是一致的。如作业数量较多，则由作业中心基于“成本–效益”的原则分类管理作业，把作业动因一致的作业划分到一个作业中心以提高管理效率。 4) 成本动因：在成本作业法中该部分不仅仅是驱动成本的因素，同时还是最为核心的内容。成本动因是以一个流程为基础，该流程主要涉及到资源、作业、产品等各个要素，即有效连接各个要素。深入分析可将成本动因进一步划分为两部分：资源动因，具体指作业消耗资源的原因；作业动因能够实现向各成本对象合理的分配作业成本，这是度量成本对象的标准，能够从订单量、加工时间、检验数等层面体现产品消耗情况 [ 2 ]。 2.2. 作业成本管理理论 2.2.1. 价值链理论 1985年，迈克尔·波特提出价值链理论，指出它是对增加一个企业的产品或服务的实用性或价值的一系列作业活动的描述，主要包括企业内部价值链、竞争对手价值链和行业价值链，见图2。企业竞争不局限于生产经营能力，内外部价值链的每一个增值作业都具有可竞争优势。合理划分作业对企业内外部价值链环节的优化发挥着重要作用，能够帮助企业提高劳动力、现金流等资源的利用率，在市场竞争中更好地发挥作用。 图2. 价值链模型 2.2.2. 作业链理论 作业链是由相互关联的一系列业务活动所组成的链状结构。而事实上，现代企业实施和设计的所有作业，都是为了满足顾客的最终需求而产生的，从某一角度来说，企业就是为了满足顾客需求而由一系列作业活动组成的集合。因此，可以将企业视为一个作业链。在企业资源计划中，作业链通常是以顾客的需求为起点，对顾客的服务为终点，通过设计、执行一系列的作业，提供满足顾客需要的产品和服务。在作业链中的各个环节上的活动之间都是紧密联系，互相影响的。 2.2.3. 成本动因理论 成本动因是改变企业成本的要素，其属于成本驱动要素的范畴。成本动因理论认为：一、成本并非单纯由产量所决定的，作业才是影响产品成本的因素；二、相较于产量，作业量对成本的影响更大。客观上说，成本动因理论的提出具有重要的价值，特别是能够帮助企业准确的分析生产产品的本质及其源头以及了解整个过程中各环节的因果关系 [ 3 ]。随着时代的发展，人们逐渐到“作业是由成本表示的一种函数关系”，基于此可先对同类产品的成本动因进行归集后，再通过作业进行分析。从类型上看，成本动因包括：第一类资源动因；第二类作业动因。从企业发展的角度来说，合理的成本动因更有利于企业发现非增值作业，继而有针对性的消除或减少非增值部分，提高生产过程的效率，继而实现成本控制。
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user: 4. 实施保障措施和经验总结分享 4.1. 实施保障措施 4.1.1. 管理层全力支持 巨龙电梯管理层将作业成本法的实施与企业战略长期结合在一起，使企业的成本控制上升至战略高度，有利于企业的长期发展。因此其他制造业公司想要结合这样一种先进的成本法，管理层的重视就十分重要。其次，管理层应当在公司内构建详细的作业成本法的实施方案和完善企业内部考核制度，以营造良好的内部环境促进企业落实作业成本法。 4.1.2. 人事部门多元培训 巨龙电梯作为一家大型的制造业企业，制造部门是其企业核心。企业采用了“自学/现场实操 + 集中培训 + 师傅代教”这样一个多方面的个人能力发展计划。对于其他部门，不仅要求提高业务水平，还要开展专业相关领域的学习，不断汲取新知识。 4.1.3. 财业部门加强联系 巨龙电梯不仅有着一般的会计人员，更有对整体成本数据把控的管理会计。从企业接到订单的那一刻，管理会计的工作就开始了，并且渗入到后续工作的各个部分，管理会计会根据计划成本和实际成本进行对比来判断业务是否出现问题，这种管理方式有效的降低企业的各项成本。 4.1.4. 生产部门数据支持 首先，生产管理部门积极协助财务部门开展工作，一同进行科学划分作业中心：生产管理部门对于产品制造过程中的生产流程和生产工艺更为了解，能够明确生产流程中各种资源的耗费，以此协调财务部门使作业中心的划分更加准确 [ 5 ]。其次，生产一线工人应当如实的为财务部门提供一线数据，包括资源耗用情况，成本动因数据。 4.2. 经验总结分享 4.2.1. 结合自身，融合创新 巨龙电梯结合企业本身机械化、自动化程度高，产品结构复杂、种类多样、款式齐全等特点，在作业成本法的基础上创新实现企业特色成本管理。除了在实施方案上创新，企业也需要根据自己情况建立合理的组织架构。要求组织架构的统一性、一致性以及可扩展性，能够通过快速复制进行系统推广实施；新组织架构的改造应该根据现状理解并且结合行业经验梳理未来业务流程框架，确定新的适应作业成本法的组织架构。 4.2.2. 试点先行，循序渐进 企业中存在许多复杂的业务，如果企业同时对所有环节采用作业成法，很可能出现如增加经济负担、工作量急剧增多、工作难度提高等一系列负面影响。因此可以先选择制造费用相对较高和自动化程度较高的车间来推行作业成本法，将具体实施情况记录下来对加以分析，在应用过程中发现问题时应该及时解决，实现高精度核算成本的目的 [ 6 ]。 4.2.3. 开发系统，信息联通 信息系统的完善是作业成本管理的实施保障。巨龙电梯有限公司有着以“智慧电梯 + 物联网 + 大数据”为基础的这样一个完善的服务平台，能够实现远程监控和智能分析。并且能运用SAP系统进行信息管理，将每个工作流程嵌入其中，随时输入数据，进行统计和核算。开发最适合本企业的系统，提升信息化水平，是企业将信息有效联结起来的重要步骤。 4.2.4. 开展培训，关联绩效 作业成本法管理的成功实施需要全力支持且意志坚定的高层管理人员。由领导层人员牵头开展工作，形成强有力的组织保障。此外，革新工作由上至下，而员工培训的开展也是非常重要的，要求员工更新知识体系，开拓专业相关的知识领域。在此基础上，还应该将作业成本管理和绩效考核结合起来 [ 7 ]，将作业成本按产品的生产工艺过程分解到各个作业，定下作业成本。再将作业成本按其构成分解成直接材料标准、人工标准与制造费用标准，各环节的作业人要对各项指标负责。指标继续进行分解，将成本、质量和利润指标纳入公司经济责任制体系，按月考核。
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user: 5. 研究结论与展望 本文以制造业企业为研究对象，在具体研究中运用理论与实际相结合的方法，对巨龙电梯公司作业成本管理模式进行案例分析，主要研究结论如下： 1) 成本管理理论研究。本文介绍了作业成本法的基本原理和核算程序，通过与传统成本法的比较，阐述了作业成本法在成本核算等方面的优越性。它不仅能为企业提供准确的成本信息，加强企业成本管理与控制，提升企业运营能力和水平，更为企业做出科学战略决策提供强有力依据。 2) 作业成本体系核算流程的构建。根据企业自身经营管理特点，梳理生产制造基本流程，并在此基础上对作业构成进行划分与归类，归集作业时要对同质作业进行合并，同时应结合成本效益原则，对个别影响较小的作业合并或忽略不计。 作业成本法的推广应用仍需要一定时间，需要依赖更加完善的制度环境、更加健全的信息系统以及更先进的成本管理意识。随着我国先进制造技术的不断发展，实施作业成本法的必要条件趋于成熟，必将会拥有更广阔的应用前景，对制造业以外的其他行业也会进行更大胆的尝试和研究。
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user: 摘要 对人格概念的产生、人格的特征进行归纳总结；回顾了各人格相关理论提出的背景及方法；分析了国内外已有的及新进的人格相关理论；对于人格理论的发展及应用进行总结。结论：人格理论的研究随着时代进步及多学科的应用得到不断的完善和发展，尤其卡特尔人格理论、D型人格理论、艾森克人格理论在医学领域的应用为人类健康的维系和发展提供重要的临床价值。
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user: 1. 引言 关于“人格”这一重要的心理学概念，相关学者们已经奠定了相当丰富的理论基础，从主观到客观，从单因素到多因素，从小规模到大规模，各人格理论的相继提出越来越符合人格的本质，为自然社会学科的发展提供重要的理论基础和研究方向。因各人格理论提出的背景及思路大有不同，本文特将各人格理论进行归纳、总结、比较，以期为各人格理论在各研究领域的应用提供参考。
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user: 2. 人格的概念及特征 提到人格，汉语释义为个人的道德品质，人的气质、能力、性格等特征的总和，按照法律、道德或其他社会准则应享有的权利或资格。实际上人格是指一个人与社会环境相互作用表现出的一种独特的行为模式、思想模式和情绪反应的特征，也是一个人区别于他人的特征之一。现代心理学沿用persona的含义，转意为人格。其中包含了两个意思：一是指一个人在人生舞台上所表现的种种言行，人遵从社会文化习俗的要求而做出的反应。即人格所具有的“外壳”，就像舞台上根据角色的要求而戴的面具，反应出一个人外在表现。二是指一个人由于某种原因不愿展现的人格成分，即面具后的真实自我，这是人格的内在特征。社会心理学中讲的人格即是指人的个性。它是个体在先天生理素质的基础上，在一定社会历史条件下，通过社会交往而逐渐形成和发展起来的个人稳定的心理特征总和。 人格包括两部分：性格与气质。性格是人稳定个性的心理特征，表现在人对现实的态度和相应的行为方式上。性格从本质上表现了人的特征，而气质就好像是给人格打上了一种色彩、一个标记，性格可分类为人类天生的共同人性与个体在后天环境与学习影响下所形成的独特个性。气质是指人的心理活动和行为模式方面的特点，赋予性格光泽。人格具有独特性、稳定性、综合性、功能性等四个基本特征 [ 1 ]。人格作为一个人的整体特质，既包括每个人与其他人不同的心理特点，也包括人与人之间在心理、面貌上相同的方面，是共同性与差别性的统一，是生物性与社会性的统一。人格还具有稳定性，古人说，“江山易改，秉性难移”，这里的“秉性”就是指人格。当然，强调人格的稳定性并不意味着它在人的一生中是一成不变的，随着生理的成熟和环境的变化，人格也有可能产生或多或少的变化，这是人格可塑性的表现，正因为人格具有可塑性，才能培养和发展人格。人格是稳定性与可塑性的统一。人格同样是由多种成分构成的一个整体，具有内在统一的一致性，受自我意识的调控。人格统合性是心理健康的重要指标。当一个人的人格结构在各方面彼此和谐统一时，他的人格就是健康的。否则，可能会出现适应困难，甚至出现人格分裂。人格决定一个人的生活态度和方式，甚至决定一个人的生存前途和命运，因此是人的重要组成部分。根据人格的四个特征我们可以在心理学上将人格定义为：是个人在适应环境的过程中所表现出来的系统的独特的反应方式，它由个人在其遗传，环境，成熟，学习等因素交互作用下形成，并具有很大的稳定性。
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user: 4. 人格相关理论的医学应用 关于人格理论的应用数不胜数，特别是在医学专业的应用已经成为目前研究的热点。以上理论的提出背景和方法大相径庭，在应用方面也各有优势各有补充。如弗洛伊德和其他早期的理论家是以观察紊乱的人格为基础来发展他们的理论的，结果他们的理论主要集中在神经病上。奥尔波特则断言紊乱人格与健康人格没有机能上的类似性，所以奥尔波特以正常的个体为研究对象来建立自己的理论 [ 8 ]，这成为该理论在应用方面的短板，故直至目前，关于奥尔波特理论在医学方面的应用也非常少见。关于人格的五因素模型在临床心理学方面应用较多，如研究发现，外倾性、神经质、宜人性等均与心理健康有关 [ 3 ]。弗洛伊德人格理论多应用于疾病预后指导方面，如有人提出老年痴呆患者采用基于弗洛伊德人格结构理论为框架的护理干预可改善生活质量，提高治疗依从性 [ 9 ] 近些年关于类型理论及七因素理论的医学应用在我国很少提及，且适用于我国的理论模型尚未成形，在此不做过多介绍，以下着重对卡特尔人格理论、艾森克人格理论及D型人格理论的医学应用展开讨论。 卡特尔在临床心理学上将16PF应用到犯罪、焦虑症、强迫症等问题的测量上，发现这些患者和正常人存在很多人格上的差异。正是由于这些差异的存在，使得患者在心理和情绪上产生异常，从而导致行为异常，甚至引发违反社会规范和社会道德的犯罪行为。不同学者经研究发现除了在神经精神症方面存在人格差异，在躯体疾病方面也存在人格差异，那些容易患高血压、心血管等慢性疾病的患者，在某些人格因素上也不同于其他人 [ 10 ]。 艾森克人格理论的应用主要集中在心脑血管疾病的发病及预后，相关学者经研究提出脑卒中患者的人格特征表现为外倾向性、不稳定性及掩饰性。这些人格特征缺陷，也可能是脑卒中疾病的易患因素，由此可见，脑卒中疾病的发生可能与其个性特征密切相关，其研究结果说明人格特征与生命质量各维度存在较大的关联性 [ 11 ]。研究显示，人格特征可以影响应激和应对过程，而应对屈服又可以作用于患者的生命质量 [ 12 ]。也有文献报道，人格特征中的神经质会导致大脑部分网络出现改变，主要涉及调控情绪的脑区，神经质分数较高的人群更有可能存在情绪控制方面的问题，可能发展为情感障碍，相关研究 [ 13 ] 亦得出类似结论，即抑郁症伴失眠患者9种体质以气郁质为主，且与患病程度呈正相关；而艾森克人格神经质不仅是抑郁症的易感因素，也会影响病情程度，抑郁症伴失眠患者的中医体质与艾森克人格神经质、外–内倾存在相关性 [ 14 ]。另外在除心脑血管疾病以外的其他学科也有相关研究，孟庆环指出肠造口患者的人格特征会影响其应对方式得分，而应对方式又会影响患者的生活质量得分 [ 15 ]。曹德冉 [ 16 ] 调查发现，T2DM患者具有个性外倾、情绪不稳定、掩饰性较高的特征，这与周娟华 [ 17 ]、Cukic [ 18 ] 的研究结果相似。女性神经性厌食者不成熟防御机制中投射、被动攻击、幻想、躯体化等绝大多数因子得分及其总均分和中间型防御机制中解除、理想化因子得分较高；而成熟防御机制中幽默因子得分较低，提示女性神经性厌食患者更常用不成熟防御机制，较少用幽默等方式来化解压力，这与其进食态度及病程有关 [ 19 ]。在关于代谢综合征的研究中 [ 20 ]，代谢综合征组神经质焦虑和攻击敌意维度得分明显高于非代谢综合征组，多因素回归分析显示年龄、饮酒、男性、攻击敌意、神经质焦虑为代谢综合征的危险因素，提示代谢综合征存在人格因素的影响，对于心理社会应激如何导致代谢综合征，目前还知之甚少，主要有血皮质醇学说及五羟色胺学说。在关于癫痫患儿的研究中 [ 21 ]，显示癫痫患儿出现行为问题比例较正常儿童更高，情绪不稳定和倾向情绪不稳定的比例高于正常儿童，个性内向或偏向内向的儿童更容易出现学习问题，精神质P分高的儿童更容易出现学习问题、心身问题。 相比早些年代的人格理论，近10多年提出的D型人格的应用在医学领域越来越广泛也越来越受学者们欢迎，主要集中在心脑血管疾病的相关性研究中。最新研究表明农村脑血管病患者非D型人格在客观支持、主观支持和生活质量得分上显著高于D型人格，该结论提示后者面对自己患病的事实，不能积极应对，易产生一系列负面情绪，同时表现孤僻离群，渐渐脱离原有社会支持，加上不良的身体、心理、情绪等状态，最终导致不能积极应对疾病，影响疾病的整体愈后 [ 22 ]。也有学者对D型人格与人群样本中冠状动脉钙化水平的关联性进行探索，结果显示D型人格与冠状动脉钙化水平有明显相关性，可能是冠心病的独立风险因素 [ 23 ]。近期关于D型人格的2型糖尿病患者自我护理观念及其对该类患者的应对策略的调解作用的研究也有记载，伊朗亚兹德大学心理学哈迪·阿克巴里等人经研究提出D型人格通过情绪导向的应对间接影响自我护理行为，问题与回避导向的应对策略并没有显著调解D型人格对自我护理的影响，一般来说，也即评估心理背景(如人格特征和应对策略)可以通过自我护理增强来促进糖尿病患者的治疗 [ 24 ]。类似研究也表明，复原力和D型人格对自我护理行为有重要影响。这不仅为相关疾病预后提供预测价值，也为该类疾病的预后应对策略提供重要指导意义 [ 25 ]。比较有意思的是，D型人格对疾病的影响机制到目前为止仍然不明确，其不仅直接影响疾病发生于转归，更能通过影响其他因素而间接影响到疾病发展相关，奥里奥丹·亚当等人通过研究得出D型人格与应激性心血管心算应激原反应降低有关。此外，调解分析(过程宏观)表明，D型人格与心血管反应之间的关系是通过对消极社会关系的感知增加以及社会支持水平较低来调解的。总体而言，这些发现表明，D型人格对应激性心血管反应有一定的直接或间接预测效用 [ 26 ]。 人格可以通过影响生活方式、健康行为和自我管理等来影响糖尿病的发展，临床工作上我们可以通过人格特质来预测疾病对患者心理、行为可能产生的影响，从而针对性地实施个性化的护理。多项研究表明：人格特征可能会导致某些身心疾病的发生，而患有某种疾病的病人在患病后所表现出的人格特征同样会影响日后的生活质量。有学者认为：在患病后的较长一段时间里，病人生命质量的高低主要取决于心理因素，而非症状本身和治疗方法 [ 27 ]。
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user: 5. 小结 不同领域的学者和专家根据不同的经验及思想利用多学科交叉及不同的研究方法提出了相对成熟的人格理论，不仅为后起之人的学习和深造提供了宝贵的参考和依据，也为人格理论的进一步研究提供了重要的思路。但关于人格特征的研究虽历时几个世纪，但其中很多机制仍尚不明确，大多研究均建立在主观判断的基础上，未形成统一的研究理论，这也是导致目前关于该领域的研究观点层出不穷的直接原因。在此，积极的总结和归纳显得尤为重要。人格特征作为一个自然人的重要组成部分，在医学领域的应用越来越引起学者们的重视，从人体的各个系统躯体疾病到心理健康问题均可涉及，相关观点的提出为医学临床工作者的诊疗思路及护理方向提供了更加明确的方向，相信人类不断的努力及探索将更加促进人类的健康发展。
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user: 摘要 多数跨域推荐模型在利用评论文本进行跨域推荐时，没有考虑到评论文本中的情感信息。而对于考虑到评论情感信息的跨域模型多数都是进行单向跨域推荐。因此，本文提出一种基于评论情感向量化的双向跨域推荐模型。该模型对不同领域的评论文本利用bert + Transformer方法进行评论情感分类，得到隐含用户情感信息的情感向量化表示，再从中计算相对应的用户偏好向量和商品特征向量，然后根据生成的特征向量进行跨域推荐。对于跨域学习，本文在神经因子分解机(NFM)模型的基础上利用潜在正交映射函数学习两个域内的用户偏好以及跨域学习到的用户偏好，从而进行双向推荐。通过在四组数据集上进行对比实验，实验结果表明，该模型能有效缓解了数据稀疏的问题。
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user: 1. 引言 多数单领域推荐不能有效解决数据稀疏和冷启动问题，无法满足用户的需求，因此跨域推荐成为了推荐系统的热点之一。跨域推荐指通过把用户在领域A中丰富的反馈信息的知识迁移到用缺乏该用户反馈信息的领域B中进行商品推荐。因此，研究人员对于跨域推荐的研究多数是基于知识迁移上进行的 [ 1 ]。而在研究跨域推荐过程中，常用的反馈信息是评论文本 [ 2 ] [ 3 ]，原因在于评论文本中蕴含着丰富的用户偏好信息和商品特征信息，适合进行知识迁移。 然而，现有的多数跨域推荐模型都是基于数据密集的领域向数据稀疏的领域进行知识迁移的方式进行单向推荐 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，这些模型利用两个领域中的共同用户作为桥梁进行知识迁移，从而利用辅助域中的丰富信息来提高目标域的推荐效果，但这也意味着它们并没有利用目标域中的信息来帮助辅助域。然而，不同领域下的用户数据具有丰富性和多样性，如果可以同时利用这些用户的知识进行双向迁移，实现双向推荐，更能充分利用两个领域的知识，有利于缓解数据稀疏的问题。 基于上述问题，本文提出一种基于评论情感信息向量化的双向跨域推荐模型(Dual Cross Domain Recommendation based on Sentiment Vectorization of Reviews， RSCDR)。该模型利用bert [ 5 ] + Transformer [ 6 ] 的方式对每条评论文本中的情感信息进行文本情感向量化，并分别计算出用户偏好向量和商品特征向量；然后，利用潜在正交映射的方式同时对两个领域进行跨域推荐，即在两个领域中，利用正交映射函数将用户的偏好从域A中迁移到域B中(反之亦然)。最后，本文利用NFM [ 7 ] 进行评分预测。
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user: 2. 相关研究 单向跨域推荐的核心在于辅助域的知识如何迁移到目标域中。Xu等 [ 2 ] 认为利用评论文本中丰富的情感信息进行跨域推荐，能更好挖掘出用户偏好。因此，Xu提出了一种新型的情感信息提取模型，该模型通过自动识别用户评论的语义方向提取出评论文本中的情感信息，并利用多层感知机MLP [ 8 ] 将辅助域中的情感信息向目标域中迁移，从而进行跨域推荐。Fu等 [ 3 ] 利用扩展的堆叠降噪自编码器(SDAE) [ 9 ] 将多种辅助信息和评分矩阵进行融合，从而提取出不同领域下的潜在特征，再通过MLP来学习不同领域之间的特征映射。文献 [ 10 ] 利用情感分类器对不同领域的每条评论文本进行情感分类，并计算出两个领域内共同用户兴趣向量，再利用领域自适应网络分离出不同领域之间的共享的用户兴趣向量后再进行迁移的方法来进行跨域推荐。 对于多目标跨域推荐，多数文献利用两个领域中共同用户的共享特征进行跨域学习。文献 [ 10 ] 通过扩展DeepCoNN [ 11 ] 模型，提出了一种基于卷积神经网络(CNN) [ 12 ] 的多域产品推荐模型CCoNN，该模型利用多个域之间的公共用户评论信息生成用户偏好向量和项目特征向量，并在多任务学习(MTL) [ 13 ] 的基础上通过分解机(FM) [ 14 ] 对用户-产品对进行总体评级预测。Zhu等 [ 15 ] 认为利用丰富的用户反馈信息就有可能同时提高两个领域的推荐性能，而不是单一的目标域。为此，Zhu等提出了一种双目标跨域推荐模型来解决现有的单目标跨域推荐的局限性，该模型利用评分和评论文本信息生成用户和项目的评分和文档嵌入，并在多任务学习的基础上，设计了一种可适应的嵌入共享策略来组合共享跨域的公共用户嵌入，再利用NCF [ 16 ] 实现双目标跨域推荐，以用来提高推荐性能。而文献 [ 17 ] 提出了一种基于双重学习机制的跨域推荐的新方法，即利用潜在正交映射函数来提取不同领域中的用户偏好信息，同时保持不同潜在空间中用户之间的关系后，进行双向迁移，从而提高不同领域之间的推荐性能。 在文献 [ 10 ] 和文献 [ 17 ] 的研究基础上，本文提出一种基于评论情感向量化的双向跨域推荐模型。该模型利用情感分类的方法进行特征提取，并利用所提取的情感向量化计算出用户偏好和商品特征，再通过潜在正交映射函数进行双向跨域学习，从而预测出不同领域下用户对商品的评分。
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user: 3. 模型设计与分析 3.1. 评论情感信息向量化 用户在对商品进行评价时，给出的评分具有用户对商品的情感打分，而评论文本中往往包含着用户偏好信息和商品特征信息。评分的高低决定了用户对商品的喜爱程度，因此可以从评论文本中进行用户情感分析，从而挖掘出更深层次的用户偏好和商品特征。文献 [ 18 ] 提出了一种具有评论感知的推荐模型SentiRec，该模型将每个评论文本编码为固定大小的评论向量，并对评论向量进行训练以体现评论文本的情感。文献 [ 10 ] 参照SentiRec模型，利用word2vec [ 19 ] + CNN + 逻辑斯蒂回归的方式提取每一条评论文本的情感向量，再计算出对应的用户向量和商品特征。在文献 [ 10 ] 研究方法的基础上，本文利用bert+Transformer的方式挖掘出每条评论文本中隐含的用户情感向量。 多数电商平台把评分值设定在1到5之间，本文将情感阈值设定在3。本文利用评分值来为每一条评论文本添加一个情感标签：当评分大于或等于3时，对应的评论文本的情感标签为积极，而小于3时，对应的评论文本的情感标签为消极；然后，通过情感分类器将评论情感标签融入到评论文本向量中，生成特定的用户情感向量，最终获取到对应的用户偏好向量和商品特征向量。 bert模型具有多层Transformer [ 6 ] 结构，而Transformer是一种基于Attention机制进行特征提取的提取器。从图1中可以看出，Transformer Encoder的结构包括自注意力和前馈神经网络。首先。自注意力对整条评论文本的单词序列进行关注，并帮助模型对单词进行编码，获取到评论文本的上下文语义，再将数据输送到前馈神经网络中进行计算。本文首先通过bert模型将评论文本的单词转换为词向量，再利用Transformer为编码器的方式进行特征提取，并利用分类器进行情感分类。处理流程如图1所示： 文献 [ 6 ] 指出Transformer并不包含递归和卷积，因此Transformer为word embeddings添加了位置编码，用来识别序列中的单词顺序。本文利用正弦函数sin和余弦函数cos的线性变换来提供位置信息： P E ( p o s ， 2 i ) = sin ( p o s / 10000 2 i / d m o d e l ) (1) 图1. 情感分类器 P E ( p o s ， 2 i + 1 ) = cos ( p o s / 10000 2 i / d m o d e l ) (2) 模型把从Tranformer解码器中提取到的特征向量输入到分类器中进行情感分类。然而，此时经过情感分类器得到的是每条评论文本的评论情感向量vector ui ，文献 [ 10 ] 表明，用户和商品的关系存在一对多或多对多的，因此还需要将用户和商品对应的所有评论文本进行平均化，即： u = ∑ i v e c t o r u i l e n ( I u ) ， i ∈ I u (3) i = ∑ i v e c t o r u i l e n ( U i ) ， u ∈ U i (4) 其中，I u 表示用户u对所有商品进行过评论的集合，U i 表示对商品i进行过评论的用户集合。 通过上述方法，本文得到了两个不同领域中的用户偏好向量u和商品特征向量i，用来作为下一个模块的输入。 3.2. 基于NFM的跨域学习 本文设置的场景为两个领域存在相同的用户，他们都在两个领域中购买了商品。根据文献 [ 17 ] 的描述，如果两个用户在领域A中有类似偏好，那么他们在领域B中也应该存在着相似的偏好。因此，为了理解领域A中的偏好，可以将领域B的用户偏好和它们组合在一起，反之亦然。文献 [ 17 ] 提出在两个NCF模型上进行双重迁移学习推荐，利用潜在的正交映射，在源域和目标域之间同时迁移用户偏好，最终得到不同领域的用户评分。然而，交互特征对于用分评分预测是非常重要的，深入考虑稀疏的特征之间的交互，挖掘出交互特征的深层次含义，有助于提高模型的迁移能力，从而提高模型的性能。因此，基于该文献提出的潜在正交映射函数的方法上，本文利用NFM模型进行评分预测。 框架如图2所示，r within 表示域内学习，用于预测目标域的用户偏好。r cross 表示通过利用潜在正交映射函数对源域用户进行操作，捕获不同领域的差异性。因此，两个领域的最终评分定义为 r ^ A = ( 1 − α ) NFM A ( u A ， i A ) + α NFM B ( X ∗ u A ， i A ) (5) r ^ B = ( 1 − α ) NFM B ( u B ， i B ) + α NFM A ( X T ∗ u B ， i B ) (6) 其中，α表示两个NFM模型在预测用户偏好方面的相对重要性。 图2. NFM模型上的潜在正交映射 用户评分的预测是基于文献 [ 7 ] 提出的NFM模型，NFM模型因为在embedding层和MLP网络之间添加了一个特征交叉池化层，从而能提取到深层次的交互特征。 对于NFM的embedding层，本文直接把上一节中计算得到的用户偏好特征u和商品特征v充当网络输入的嵌入向量。本文通过相乘的方式来组合这两个特征，定义如下： x = u ∗ v (7) NFM模型的定义公式如下： r ^ ( x ) = w 0 + ∑ i = 1 n w i x i + f ( x ) (8) 其中，x表示两个特征组合成的交互特征，w 0 表示全局偏差， x i ∈ x 表示交互特征i的值，w i 表示潜在特征向量的系数，ƒ(x)代表Bi-Interaction pooling，一个多层前馈神经网络，其公式定义如下： f B I ( x ) = 1 2 [ ( ∑ i = 1 n x i v i ) 2 − ∑ i = 1 n ( x i v i ) 2 ] (9) 而在Bi-Interaction pooling之上是一堆连接层，用于学习特征之间的高阶交互，从而获的更深层次的特征交互。NFM模型的评分预测公式如下： r ^ ( x ) = w 0 + ∑ i = 1 n w i x i + h T σ L ( W L ( ⋯ σ 1 ( W 1 f B I ( V x ) + b 1 ) ⋯ ) + b L ) (10) 其中，L表示隐藏层数，W l 、b l 、σ l 分别为第l层权重矩阵、第l层偏置向量和第l层激活函数。 3.3. 损失函数和目标函数 在评论文本情感向量化中，本文利用交叉熵损失函数作为整个情感分类器的损失函数，该公式定义如下： l ( y ， y ^ ) = y log y ^ + ( 1 − y ) log ( 1 − y ^ ) (11) 而基于NFM的跨域学习中，根据文献 [ 17 ] 描述，设V A 、V B 分别为评分矩阵，则模型的目标函数可以定义为： min | V A − r ^ A | + | V B − r ^ B | (12) 其中， r ^ A 、 r ^ B 分别表示公式(6)和(7)。
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user: 4. 实验方案与结果分析 4.1. 数据集 本文选择的数据集是公开的Amazon数据集 [ 20 ]，该数据包含不同类型的领域。本文选取了以下5个商品域中进行实验(表1)，分别为Movies_and_TV (Movie)、Books (Book)、Apps_and_Android (Android)、Toys_and_Games (Toy)、CDs_and_Vinyl_5 (Music)。由于Movie、Book和Music数据集过大，因此本文对着三个数据集进行数据筛选。比如，在“Movie-Book”数据中，先筛选出商品数大于或等于150的商品，再从中筛选用户数大于或等于15的用户。 Table 1 Dataset statistics tabl 商品域 用户数 商品数 评分 稠密度(%) Android 848 4016 35831 0.2% Toy 5330 40029 0.27% Movie 990 2134 258776 3.05% Book 5334 197328 0.9% Movie 797 3498 287951 2.57% Music 7498 258765 1.03% Book 1107 7812 177222 0.49% Music 7324 205100 0.6% 表1. 数据集统计表 4.2. 数据预处理和参数设计 bert预训练模型中使用的是Transformers提供的Bert-base-uncased，它的结构是12层的Transformers，输出层维度为512层，隐向量的维度为32。另外，本文将所有数据集按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。学习速率设为0.002，dropout设为0.5，优化器为Adam。 4.3. α的取值 由公式(6)和(7)可得，α的取值影响整个模型的性能。α表示指引两个领域中用户偏好的重要性。因此，α取适宜数值才能让模型发挥更好的作用。文献 [ 17 ] 表明，α取0到0.2之间的正值，模型的效果最好。但根据图3实验结果，本文模型在这个取值范围得到的结果并没达到最好的效果，原因可能在于模型不同、收敛性不同、数据集稀疏程度不同等。因此，本文将α的取值分别设置为0.03，0.1，0.3，0.5，0.7，0.9，并进行对比，从中挑选出α值，使得模型效果最好。 图3. 参数α对MSE值的影响 图3显示了不同α值对模型性能的影响，通过观察四个表的MSE可以发现，α对不同的数据集的影响是不相同的，经过多次实验发现，当α = 0.9时，模型的性能较好。因此，本文将α的值设为0.9。 4.4. 对比模型 本文采用均方误差MSE作为评价指标，MSE值越低表示模型的性能越好，其公式如下： MSE = 1 N ∑ n = 1 N ( r ^ u i − r u i ) 2 (11) 其中，N表示样本个数， r ^ u i 表示在模型中获得的预测评分， r u i 表示可以真实评分。 本文选取了以下几个基线模型进行对比分析： 1) FM：一种基于矩阵分解的模型，可以解决由数据稀疏引起的特征组合问题。 2) NFM：在FM模型上，引入Bi-Interaction pooling进行评分预测。 3) DDTCDR：该模型在NCF模型的基础上利用潜在正交映射进行跨域推荐。根据文献描述，在α取0到0.2之间的正值，模型的效果最好。在该模型中，本文把α值设为0.03。 所有模型的嵌入向量来自评论情感向量化生成的用户偏好特征和商品特征。 另外，FM、NFM模型部分代码参考文献 [ 21 ]。 4.5. 实验结果和分析 在四组数据集上进行实验分析，粗体表示该组数据集中得到的最优结果。 如表2所示，从总体上看，相对于其他模型，本文模型的性能效果较好。 Table 2 Comparison of the effects of each model in different dataset Dataset FM NFM DDTCDR RSCDR Movie 0.6413 0.5846 0.8811 0.5855 Book 0.8926 0.8660 1.1303 0.8450 Movie 0.8115 0.7614 1.1164 0.7551 Music 0.9321 0.8810 1.2702 0.8662 Book 0.9520 0.9347 1.1966 0.9113 Music 0.7103 0.6905 0.9484 0.6643 Android 2.0938 1.2587 1.3605 1.2513 Toy 2.2199 1.0167 0.8647 0.9951 表2. 各模型在不同数据集中的效果比较 FM模型和NFM模型进行对比，可以发现NFM模型在特征提取的能力比FM强。将FM模型和RSCDR模型进行比较，可以观察到RSCDR的性能提升不少。 RSCDR模型基于NFM模型，通过进行对比，RSCDR在三个数据组中取得最优结果，在“Movie-Book”实验组中，RSCDR模型和NFM模型在Movie数据集结果相差很小，但在同组的Book数据集中，RSCDR模型比NFM提高了2.1%。同时，在“Movie-Music”数据组中，RSCDR分别提高0.64%和1.48%，在“Book-Music”和“Android-Toy”数据组中，RSCDR比NFM模型分别提高了2.33%、2.61%、0.74%和2.16%，由此可见，利用潜在正交矩阵进行跨域推荐RSCDR模型能够有效解决推荐系统中数据稀疏的问题。 DDTCDR模型与本文模型最为相似，都是利用了潜在正交矩阵进行跨域映射，进行双向推荐。但从本文实验结果上看，只有在“Android-Toy”数据组的Toy数据集中，RSCDR模型的性能比不上DDTCDR模型，但在其余三组数据组中，DDTCDR模型取得的效果并不明显，RSCDR的MSE值均能比DDTCDR要低。因此，在本实验中，从总体上说明基于NFM的RSCDR模型能有效挖掘出交互特征的深层含义，能够提高跨域推荐的性能。
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user: 5. 结束语 本文利用情感分类器对不同领域的评论文本中的情感进行分类，将评论进行情感向量化，并从中计算出用户偏好特征和商品特征，并在NFM模型上利用潜在正交函数进行双向迁移，实现双向跨域推荐。通过实验证明该模型的在跨域推荐上具有较好的效果。因此，在下一步工作中，可以深入研究，不同特征提取方式对潜在正交映射的影响。