8篇关于化工领域的计算机毕业论文

今天分享的是关于化工领域的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到化工领域等主题,本文能够帮助到你

基于知识驱动的化工领域专利推荐技术研究

这是一篇关于化工领域,专利推荐,知识图谱,知识传播的论文, 主要内容为化工行业是现代工业中至关重要的一部分,也是国民经济发展的关键领域之一。在化工研发过程中,专利是企业保护技术成果和实现商业化的重要手段,因此化工企业需要大量地查阅和分析专利信息,以提高技术创新和市场竞争力。随着化工技术的快速发展,化工专利数量呈现爆发式增长,专利信息量庞大且复杂,传统的化工专利推荐方法主要采用文本相似度和统计学方法,如基于关键词匹配、主题模型和TF-IDF等技术实现专利的分类和推荐。这些方法虽然能够实现一定程度的推荐效果,但忽略了专利之间的深层次关系,无法很好地挖掘专利之间的语义联系。另外,这些方法对于专利语义理解能力不足,往往会导致推荐结果不够准确和个性化,无法满足化工企业的需求。本文针对以上核心问题展开研究,面向化工专利领域构建基于知识图谱的化工专利推荐方法,主要的研究内容包括:(1)研究化工专利知识图谱的构建。从专利文本中提取实体和关系信息,以实体为节点、关系为边构建知识图谱,实现了化工领域专利知识图谱构建,能够为基于知识图谱的化工专利推荐方法提供更加丰富的语义信息,从而提高推荐效果。(2)研究化工专利的个性化推荐。针对当前知识图谱推荐方法未采取合适的策略来解决传播过程中实体语义关联性衰减,且单维度建模无法利用知识图谱同时丰富用户和项目表示的问题。本文提出了一种基于动态兴趣传播和知识图谱的推荐方法。该方法可以模拟用户兴趣在知识图谱传播过程中的动态变化,进而充分利用知识图谱中实体的语义关联信息。(3)研究实际场景下推荐方法的优化。针对知识图谱推荐方法能够有效提高推荐性能,但是知识图谱中存在与主题无关实体的问题。本文提出了一种基于知识增强和图对比学习的推荐方法。该方法引入自监督学习以增强推荐方法的鲁棒性,通过知识增强和数据增强来解决实际场景下知识图谱和交互数据中存在的噪声问题。

危化品安全知识自动问答系统应用技术研究

这是一篇关于化工领域,自动问答系统,命名实体识别,相似度匹配的论文, 主要内容为近些年,化工产业作为我国经济支柱型产业,其技术水平和生产能力均取得了大幅度的提升,对于危险化学品的安全监管也变得尤为重要。传统的危化品安全管理方法往往依赖于从大量的规范、手册等途径获取安全技术知识,这种方法效率低下且易出现语义理解偏差。此外,由于危化品种类繁多,相关技术覆盖面广,传统的知识获取方式很难满足人们的需求。基于上述问题,本文提出一种基于知识图谱的危化品安全知识自动问答系统。主要研究工作如下:(1)实体识别:本文提出基于改进图注意力网络的命名实体识别方法。该方法融合多种特征交互逻辑,提出一种整体关系交互图的构建方法,并结合图注意力网络,实现了多特征的自适应嵌入,充分利用了图结构空间建模的优势,提升了多特征交互效率。此外,模型还使用一种具备方向感知的TENER编码器建模文本深层次特征信息,提升了方向位置敏感型特征的捕获能力,进一步确保了模型在限定领域实体识别任务中的性能表现。(2)意图识别:本文提出基于多头自注意力机制Siamese网络的意图识别方法。该方法使用一种共享权重参数的Siamese网络结构将文本序列投射到同一向量空间中进行相似度匹配,不仅实现深层次抽象语义信息的捕获,参数量和计算量的减少也使得模型更加轻量化。此外,本文还在其基础上引入了多头自注意力机制,使用自注意力机制自适应的调整字符语义权重,突出语义关联特征,进而通过多头自注意力计算学习不同类型的信息,从多个角度强化文本内在依赖联系,强化语义交互信息。(3)问答系统开发:基于上述研究和模型分析结论,本文结合专业领域知识图谱和问句解析模型,设计并搭建了一套可实现人机实时交互的基于知识图谱的危化品安全知识自动问答系统。本文构建的危化品安全知识自动问答系统可在一定程度上解决当前危化品安全技术知识查询手段短缺问题,更好的满足公众的知识获取需求,对保障人民生命财产安全、增强公众安全防范意识,强化危化品生产制造过程的标准化、规范化水平有着十分重要的意义。

基于知识驱动的化工领域专利推荐技术研究

基于深度学习的化工领域人力资源混合推荐技术研究

这是一篇关于化工领域,求职推荐,用户画像,自编码器,AutoSVD++的论文, 主要内容为求职应聘一向是广大求职者关注的问题,化工材料行业的岗位需求量庞大,针对化工领域的求职者建立专有平台,能够为化工领域求职人员的岗位推荐提供便利。针对当前网络招聘平台的应用现状进行分析,现有的招聘平台存在以下问题:(1)专业针对性不强,众多领域的求职信息混杂,求职者面对庞大的数据,无所适从。(2)推荐方式主要还是根据用户注册时填写的工作意向进行推荐,无法考量到用户后续的求职需要的变化。(3)网络招聘平台推荐的方式大多是依照岗位热度进行推荐,很难达到现今的个性化推荐要求。本文针对以上问题进行研究,论文的主要内容如下:(1)根据课题对相应算法进行资料查找与算法研究。寻求最适合化工领域人力资源的推荐方法。在国内针对某具体行业的招聘网站目前并不多见,例如计算机行业的拉勾网,可见其广泛的应用前景且针对化工行业进行求职推荐可以大大减少求职者的求职时间。获取了关于化工领域求职信息的数据,并对数据进行预处理和基本分析。(2)研究了面向化工领域人力资源的用户画像构建技术。在求职用户基本信息中添加了化工领域需要的工作经验和教育背景,同时添加了浏览、投递、投递时间等情境信息,解决了求职用户数据单一问题。将求职用户背景信息进行聚类,划分成不同用户子群,减少了数据维度和后续算法中的计算量;同时,可以根据用户子群的特征进行群体推荐。(3)对Term Frequency–Inverse Document Frequency(TF-IDF)算法进行优化。算法中引入求职用户行为类型权重和时间衰减系数,将搜索、投递等情境信息转换为求职用户评分权重,减少数据在后续计算中因为稀疏性带来的计算误差。(4)针对化工领域人力资源数据中存在数据稀疏性的问题,结合求职用户情境信息,运用自编码器的思想,提出了一种将协同过滤和Auto SVD++相结合的混合推荐算法——Situation Kmeans++-Collaborative Filtering Auto SVD++(SK-CFA)算法。通过对实验结果进行比较,SK-CFA算法在缓解数据稀疏度的同时,可以提高推荐质量。(5)设计并实现了化工领域人力资源推荐系统,为化工领域的求职者提供求职推荐服务,并对当前就业现状进行了分析。

基于知识图谱的化工领域问答系统设计与实现

这是一篇关于知识图谱,问答系统,化工领域,文本分类的论文, 主要内容为随着互联网的发展,尤其是最近移动互联网的发展,互联网上的数据成长的非常迅速。人们习惯通过互联网来获取想要的信息,但是互联网返回的信息往往繁杂而混乱,用户不得不花费大量的精力与时间去分析和辨别信息的正确性。在化工领域的知识往往更加复杂而多样,本文的基于知识图谱的化工领域的问答系统,通过问句抽象和分类能够识别出用户的意图,然后再在知识库中搜寻答案返回给用户。本文的主要研究内容包括:(1)化工领域知识图谱的构建。知识图谱的构建,本文通过如下几个步骤来进行,首先是数据获取,利用Python的爬虫框架Scrapy以及使用XPath语法,可以在几个化工网站中爬取数据;其次是实体定义和关系抽取,从数据的特点出发来定义相应的实体以及抽取关系;然后是实体对齐以及属性融合,这一步主要是运用了文本相似度技术,可以将不同出处的数据进行实体对齐和属性融合,从而让数据符合相应的规则,能够转换为三元组的格式;最后是数据存储,本文使用图数据库Neo4j来进行数据存储,以此作为数据基础来为问答系统提供支持。(2)化工领域问答系统的设计与实现。此部分主要分为三个模块,分别为安全事故文本分类模块、问句意图识别模块和答案生成。针对安全事故文本分类模块,结合数据特点设计了 TextCNN-BiLSTM-Attention模型,实现事故文本的向量表示并进行分类,同时进行相应的文本分类实验,对比不同文本分类模型的实验结果,验证了该模型的效果更好。在问句意图识别模块中,收集化工领域常见问题的不同表述方式构建问句分类训练数据集,通过多项分布朴素贝叶斯模型训练得到化工领域问答系统问句分类模型,经过实验,分析得出运用此问句分类模型。最后是答案生成,问句经过句子抽象化和问句分类模型,匹配到相应的查询语句,通过Cypher语句在图数据库中进行搜索,返回答案。(3)系统前后端交互的实现。在本文中,主要是使用了 Java语言中的SpringBoot来作为问答系统的后端框架,同时也使用Thymleaf模板来构建相应的前端页面,两者结合组成了问答系统。在化工领域,本文的研究能够提高相关人员的检索信息的效率,在其他领域同样也有相应的借鉴意义。

融合认知图谱的化工领域专家推荐技术研究

这是一篇关于专家推荐,认知图谱,化工领域,多特征融合,非局部感知的论文, 主要内容为专家推荐是推荐系统的应用热点之一,在企业发展、领域科研评审、在线社区问答等方面有着广泛应用。专家推荐对专家学术研究领域、专家关系等多角度进行整合分析,以不同形式向企业、政府部门呈现选择列表。由于化工专家的专业领域通常不限于单一研究方向,同时化工企业对特定领域专家的需求未获得精确的推荐。融合认知图谱的化工领域专家推荐技术结合了知识图谱和认知计算的优势,将结构化和非结构化数据进行整合。化工领域专家推荐包含关系特征、属性特征、文本特征等多特征表达和建立专业领域名词的标签体系,较少关注于使用多特征构建文本图,深入探索实体之间的关系特征。化工领域专家数据涉及到的专业领域和术语多且复杂,导致数据处理、特征提取和文本图构建的任务量和难度增加,同时忽略了特征之间的联系以及拓展领域问题。采集的高校和科研机构的化工领域专家信息及相关科研成果,多源异构的数据形式加大了挖掘数据信息之间浅层以及深层关系特征的难度,对数据处理和特征提取困难等问题。本文对以上问题展开研究,针对化工企业和科研项目需求进行融合认知图谱的化工领域专家推荐,研究主要内容包括以下方面:(1)研究化工领域专家数据构建,融合认知图谱将文本数据构建为图结构数据,直观显示基于专家信息等多维度、全方位的结构连接。(2)研究化工领域专家多特征表示,为了更好的实现基于多源信息推荐,对文本特征和文本图结构特征嵌入融合,用注意力机制增强原文档节点,分别对化工专业领域知识特征提取、融合进行卷积计算。最大化抽取化工领域专家的多特征信息,提高了基于图结构分类的准确率。(3)研究化工领域专家深层次扩展特征,针对大量数据提高性能的基础,在不增加图结构深度前提下,结合了图卷积和聚类方法,实现有效的局部和非局部编码捕获信息特征长距离依赖关系。全面概括了化工领域专家信息,同时挖掘了深度语义关系,有效的提高了专家推荐准确率。

基于混合推荐的化工科技新闻推荐系统的设计与实现

这是一篇关于推荐系统,混合策略,化工领域的论文, 主要内容为目前,在化工领域,随着信息化水平的逐步深入,海量的科技新闻数据发表在相应的期刊、网站或会议上,科技新闻数据的有效使用对科研人员掌握最新国际研究进展有重要意义。由于科技新闻数据发布在不同平台,用户无法有效的将所有的科技新闻数据进行整合进而可以转换成自己需要的信息。因而,针对化工领域内的科技新闻,有必要研究可以为用户整合化工领域内学术资源数据,并且可以为其提供推荐服务的科技新闻推荐系统。由于化工领域词汇的特殊性,常见的分词工具无法很好的对其进行分词操作,本文提出了一种面向化工领域内词汇分词的方法,通过结合内部凝固度、聚集性规则以及新词识别模型提高分词的准确度,为后续的科技新闻推荐服务做准备。本文通过对用户浏览日志数据的研究,建立了基于多个维度的混合推荐算法,使用加权混合的策略将基于内容推荐、改进后的基于新闻热度值的推荐以及隐马尔可夫模型进行融合,通过实验对比,证明该算法比传统的推荐算法效果要好。通过用户行为数据量将用户进行划分,研究发现此算法针对缺少浏览数据的用户推荐效果不佳。最后通过结合用户活跃度以及用户兴趣值改善了混合推荐算法针对缺少行为数据的用户推荐效果不好的问题,对混合推荐算法做出改进,推荐结果既能满足多样性和个性化的需求,又可以有效避免冷启动问题。本文将化工领域的科技新闻为对象,通过提出的科技新闻推荐算法,设计并实现了一个基于混合推荐的化工科技新闻推荐系统,对化工科技新闻推荐系统进行了需求分析以及整体的架构设计。将推荐系统应用于化工科技新闻领域,方便用户快速找到感兴趣的相关内容,拓宽用户的化工科技新闻推送范围,提高科技新闻推送效果。