冷轧带钢表面缺陷匹配信息推荐算法设计与实现

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5、位论文创新性声明：本人郑重声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立进行研究所取得的成果。除了文中已经注明引用的内容或属合作研究共同完成的工作外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明。一申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。论文作雜名：訓遵襄曰助：如／作如＂ａ研究生学位论文版权使用授权声明本论文的研究成果归武汉科技大学所有，其研究内容不得Ｗ其它单位的名义发表。本人完全了解武

6、没科技大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部口按照《武汉科技大学关于研究（生学位论文收录工作的规定》执行送交论文的复印件和电子版本，允）许论文被查阅和借阅，同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校认可的国家相关数据库进行检索和对外服务。论文作者签名；＇的碧主￣巧导教腑签名－：／日期：心／／夺叫过摘要目前在冷轧带钢表面缺陷处理过程中，由于缺陷信息复杂多变且大都采用人工分析缺陷产生原因的方式，导致相关用户实施整改措施滞后，产品缺陷影响持续扩大。针对这一问题，本

7、文结合当代互联网广泛应用的信息智能推荐方法，对冷轧带钢表面缺陷匹配信息推荐算法进行了研究。根据带钢相关的缺陷信息、用户信息和经验信息的特点，结合内容过滤和协同过滤的优势，采用混合加权的方法，提出一种适用于带钢表面缺陷的混合推荐算法。通过带钢表面缺陷实例数据的分析验证表明，该混合推荐算法对比单一算法具有更高的准确性和用户接受度。本文主要的研究工作如下：（1）对冷轧带钢表面缺陷信息、用户信息和经验信息进行分析和整理，全面总结信息数据的特点，在基于专家经验的基础上建立经验信息映射关系数据表，并根据冷轧带钢表面缺陷信息与

8、用户信息的关联特点，确立打分评价体系。（2）在满足冷轧带钢表面缺陷匹配信息推荐系统对推荐算法的实际需求下，结合基于内容过滤算法和协同过滤算法各自的优点，采用混合加权的方法，设计一种应用于冷轧带钢表面缺陷匹配信息的混合加权推荐算法，其中采用夹角余弦相似度方法作为文本推荐算法，基于贝叶斯网络模型法作为协同过滤推荐的算法。（3）根据冷轧带钢产线实际情况，对其表面缺陷信息进行推荐