一种用户协同的相似材料推荐方法与流程

技术特征：
1.一种用户协同的相似材料推荐方法，其特征在于包含以下步骤：(1)建立材料分类层级结构树，可选的有材料类型、材料大类、材料小类和材料牌号，在对应层级中进行材料数据基础公共信息的维护，各层级中字段类型为枚举值；(2)建立材料数据集，在材料分类层级结构树的最底层进行化学成分、材料性能和关键特征参数的数据维护，化学成分和材料性能属性参数录入的数据类型有精确值和区间值，关键特征参数录入的数据类型为枚举值；(3)用户选择或输入相似度计算的对照材料与参与相似度计算的数据集，包含材料分类层级结构树、化学成分、材料性能参数和关键特征参数；化学成分包括但不限于c、si、mn、p和s化学元素，材料性能参数包括但不限于抗拉强度、屈服强度、延伸率参数，关键特征参数包括但不限于规格、用途、材料状态参数；(4)进行材料分类层级结构树相似度计算sc，计算公式如下：sc(c1,c2)＝∑ω
i
*sb
i
ω
t
sa(c1,c2)∑ωi ωt＝1其中ωi为结构树各层级的属性值相似度的权重，ωt为结构树概念相似度的权重，sa为结构树层级概念相似度，sbi为结构树的第i层级的属性值相似度；(5)进行数据集中化学成分、材料性能和关键特征参数的类型相似度计算；化学成分的类型相似度计算sd1，计算公式如下：sd1＝(c1∩c2)/(c1∪c2)其中，c1∩c2为对照材料c1与数据集中被对照材料c2中参与相似度计算的相匹配的化学元素或参数数量，c1∪c2为参加匹配的化学元素或参数总数；材料性能的类型相似度计算sd2，计算公式如下：sd2＝(c1∩c2)/(c1∪c2)其中，c1∩c2为对照材料c1与数据集中被对照材料c2中参与相似度计算的相匹配的材料性能参数数量，c1∪c2为参加匹配的性能参数总数；关键特征参数的类型相似度计算sd3，计算公式如下：sd3＝(c1∩c2)/(c1∪c2)其中，c1∩c2为对照材料c1与数据集中被对照材料c2中参与相似度计算的相匹配的关键特征参数的数量，c1∪c2为参加匹配的关键特征参数的总数。(6)制定数据区间值和缺省值的处理规则，进行数据的前处理；可选的化学成分元素区间值的处理方法为把≥or＞a的区间值按照端点值a来处理，将≤or＜a类型的区间值按照[0，a]处理，将(a,b)or(a,b]or[a,b)按照[a,b]来处理；可选的缺省值的处理方法为用0填充；按照上述规则处理后的化学成分数据集进行标准化/归一化处理；可选的材料性能参数区间值的处理方法为把≥or＞a与≤or＜a的区间值按照端点值a来处理，将(a,b)or(a,b]or[a,b)按照[a,b]来处理；可选的缺省值处理方法为，若属性集中被对照材料b存在属性指标值为空的情况，则约定双方该属性值相当；按照上述规则处理后的材料性能数据集进行标准化/归一化处理；可选的关键特征参数缺省值处理方法为，对照材料a的参数值x＝空，约定xa＝“无”，若属性集中被对照材料b存在值为空的情况，则约定双方该属性值相当，参数值为“其他”时可
与“其他”或空关键字匹配；(7)分别进行化学成分、材料性能和关键特征参数属性值相似度计算，获得相似度矩阵；(8)分别进行化学成分、材料性能和关键特征参数相似度矩阵中的参数j的组合权重；分别计算数据集中每条被对照材料的化学成分、材料性能和关键特征参数的考虑属性权重属性值相似度；(9)进行材料综合属性相似度计算；进行化学成分属性相似度schem计算：schem＝sd1*se1；进行材料性能属性相似度sprop计算：sprop＝sd2*se2；进行关键特征参数属性相似度schar计算：schar＝sd3*se3。进行材料综合属性相似度计算：ssub＝ω1*schem ω2*sprop ω3*schar，其中ω1、ω2、ω3分别为化学成分、材料性能及关键特征属性的权重，ω1 ω2 ω3＝1；(10)进行材料总体相似度计算，材料总体相似度st＝材料分类层级结构树相似度sc*材料综合属性相似度ssub；(11)按照数据集中被对照材料的总体相似度st值的大小进行排序，用户可通过设置相似度阈值控制相似材料推荐的数量。2.根据权利要求1所述的一种用户协同的相似材料推荐方法，其特征在于：所述步骤(4)中，结构树层级概念相似度sa的计算方法，可选有基于距离的概念或语义相似度计算公式，包括但不限于以下可选公式：式中c1与c2材料分类层级结构树最底层的两个值，可选的有材料牌号，表示在len(c1,c2)表示c1和c2在层次树中的最短路径长度，depth表示层次树的最大深度值；其中，n1和n2分别表示最底层概念如材料牌号c1、c2与最近公共父节点的最短路径，h表示从最近公共父节点c到根节点的层级数；其中，des(c1,c2)表示结构树总层级大小，分子表示描述c1、c2共性部分即公共父节点到根节点的距离；结构树的第i层级的属性值相似度sbi计算方法如下：3.根据权利要求1所述的一种用户协同的相似材料推荐方法，其特征在于：所述步骤(6)中，化学成分与材料性能数据集标准化/归一化处理计算方法，不限于下述方法：数据集中某化学成分或性能参数值具有区间值也可有精确值，其中第k个材料实例为精确值，表示为xk，其中第j个材料实例为区间值，表示为[aj,bj]，则mina＝min{min{a1，a2，
……
,aj,
……
},min{
…
xk
…
}}maxb＝max{max{b1，b2，
……
,bj,
……
},max{
…
xk
…
}}区间值进行标准化：aj’＝(aj-mina)/(maxb-mina)
bj’＝(bj-mina)/(maxb-mina)精确值进行标准化：xk’＝(xk-minai)/(maxb-mina)。4.根据权利要求1所述的一种用户协同的相似材料推荐方法，其特征在于：所述步骤(7)中，属性值的相似度计算不限于如下方法：区间值间或与精确值的相似度计算：精确值间的相似度计算：sij(a1,a2)＝1-|a1-a2|枚举值的相似度计算：5.根据根据权利要求1所述的一种用户协同的相似材料推荐方法，其特征在于：所述步骤(8)中，组合权重计算包括主观权重计算与客观权重计算，采用乘法组合赋权法，方法如下：其中，ω1为主观权重，ω2为客观权重；主观权重计算方法可选用专家调查法或层次分析法，但不限于上述方法；客观权重计算方法可选用相似度离差方法或熵值法，但不限于上述方法，其中选用的相似度离差信息的方法如下：的方法如下：6.根据权利要求1所述的一种用户协同的相似材料推荐方法，其特征在于：所述步骤(8)中，化学成分属性值相似度se1计算方法包括但不限于如下方法：或材料性能属性值相似度se2计算方法包括但不限于如下方法：或关键特征属性值相似度se3计算方法包括但不限于如下方法：
或

技术总结
本发明涉及一种用户协同的相似材料推荐方法，属于材料信息服务方法技术领域。本发明的技术方案是：建立材料分类层级结构树和材料数据集，用户选择或输入相似度计算的对照材料与参与相似度计算的数据集；按照数据集中被对照材料的总体相似度的大小进行排序，用户可通过设置相似度阈值控制相似材料推荐的数量。本发明的有益效果是：能够根据用户选材需求自动的实现相似材料推荐或选材匹配过程，能够实现区间值、精确值、枚举值不同数据类型的相似度计算与匹配，提高材料选材推荐的科学性，适用范围广，灵活性强，推荐结果可靠。推荐结果可靠。推荐结果可靠。


技术研发人员：杨婷 孙力 安宝 刘天武 杨秀丽 刘需 李威豪 董伊康
受保护的技术使用者：河钢股份有限公司
技术研发日：2022.06.28
技术公布日：2022/10/25