轨道交通车辆用户需求匹配方法、计算机产品、存储介质

摘要

本发明公开了一种轨道交通车辆用户需求匹配方法、计算机产品、存储介质，计算当前用户需要的城轨车辆与已设计好的各个城轨车辆之间的相似度，将已设计好的城轨车辆按照相似度的大小排序，形成推荐列表。本发明的方法可以从城轨车辆用户需求书、城轨车辆招标书、城轨车辆产品设计说明书等文档中获取用户需求，并充分利用已有的产品设计资源，在已有产品设计方案与用户需求间进行匹配，向用户或设计人员提供建议的产品设计方案。

说明书

技术领域

本发明涉及轨道交通技术领域，特别是一种轨道交通车辆用户需求匹配方法、计算机装置及产品、存储介质。

背景技术

城市轨道交通车辆相关产品的研发设计通常会受到应用地自然环境、使用条件、线路参数、供电制式、限界、载客能力、车辆型式、编组、三防要求、与各个系统接口等几十种因素的影响，整车及各个系统的设计过程相当复杂。而当前城轨车辆行业的用户需求分析，基本完全依赖于人工进行，易受设计人员工作经验、个人工作态度及专业知识精通程度等多重因素影响，通常会存在无法一次性准确理解用户产品需求等问题。例如，设计或选型出来的产品无法满足运营当地的温湿度等条件，导致需要增加与客户的交流频次，甚至车辆完成生产后需要进行大量设计变更，造成物料、人工的浪费，给企业带来经济损失和名声损害。

另一方面，当前轨道交通产品的设计与制造，呈现出“可见即可得”的信息化和“全寿命周期整套解决方案”的服务化两大趋势，由此衍生出产品与用户需求如何高效匹配的需求。用户对产品的功能、性能需求，需要在产品招标和设计联络过程中通过各种途径，以显式或者隐式的方式不断澄清和明确，由此将会产生海量的用户需求数据。因此，如何从这些数据中获取用户潜在需求，并充分利用已有的产品设计资源，为用户高质量地提供符合其显性和隐性需求的产品解决方案、提高用户满意度，是目前轨道交通领域亟待解决的关键问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种轨道交通车辆用户需求匹配方法、计算机产品、存储介质，实现城轨车辆的智能产品需求分析和推荐。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种轨道交通车辆用户需求匹配方法，包括以下步骤：计算当前用户需要的城轨车辆与已设计好的各个城轨车辆之间的相似度，将已设计好的城轨车辆按照相似度的大小排序，形成推荐列表。

本发明通过计算城轨车辆间的相似度，并根据相似度形成推荐列表，从而可以根据城轨车辆用户需求书、城轨车辆招标书、城轨车辆产品设计说明书等文档中用户对产品的功能、性能等需求，在已有产品设计方案与用户需求间进行匹配，向用户或设计人员提供建议的产品设计方案。

步骤S1中，利用下式计算两个城轨车辆SW

其中，α、β、γ和δ是满足等式α+β+γ+δ＝1的权重系数；

sim

sim

sim

v

本发明考虑城轨车辆的主要技术指标、使用条件、子部件对象等因素，为城轨车辆间相似度提供了准确的计算公式，可以客观、准确地计算出两个城轨车辆间的相似度，为用户需求匹配提供了客观的衡量标准。

对于实施中的数据准备过程，本发明描述两个城轨车辆SW

1)将所有城轨车辆以及使用条件设置编号，并将城轨车辆或使用条件的编号和自然环境描述文本组成一行保存至语料文件；

2)对所述语料文件进行预处理；

3)将预处理后的语料文件作为词向量模型的输入，训练所述词向量模型，得到训练好的词向量模型；

4)将两个城轨车辆的任意两段文本输入训练好的词向量模型，得到这两段文本对应的段落向量v

步骤2)的具体实现过程包括：去除语料文件中的非字母符号，并将字母符号统一为英文小写，得到第一预处理文件；对第一预处理文件进行分词，得到第二预处理文件；将第二预处理文件中自然环境描述文本中的动词时态转换成一般时态，名词转换为单数形式，得到第三预处理文件；去除第三预处理文件中的停用词，得到预处理后的语料文件。

对于实施中的用户需求分析与匹配过程，本发明提供了一种城轨车辆间的相似度计算方法，以提升匹配效果：

步骤S1中，两个城轨车辆SW

S11、构造城轨车辆的三个邻接矩阵；其中，

第一邻接矩阵的每一行对应一个城轨车辆，列对应城轨车辆的主要技术指标；

第二邻接矩阵的每一行对应一个城轨车辆，列对应城轨车辆使用条件；

第三邻接矩阵的每一行对应一个城轨车辆，列对应城轨车辆的子系统或子部件；

S12、利用所述三个邻接矩阵计算两个城轨车辆在元路径上的相似强度，利用所述相似强度计算两个城轨车辆相对于元路径的相似性；

其中，两个城轨车辆在元路径p1上的相似强度C

两个城轨车辆在元路径p2上的相似强度C

两个城轨车辆在元路径p3上的相似强度C

城轨车辆SW

sim

城轨车辆SW

sim

城轨车辆SW

sim

元路径p1是指：若一个主要技术指标被两个城轨车辆sw

元路径p2是指：若一个使用条件由两个城轨车辆sw

元路径p3是指：若一个子系统或子部件由两个城轨车辆sw

对于实施中的推荐列表，为了简化推荐结果，本发明选择相似度最高的设计好的城轨车辆作为推荐车辆；或者选择相似度值超过设定阈值对应的城轨车辆作为推荐车辆；或者选择相似度值最高的前K个值对应的城轨车辆作为推荐车辆。

作为同一发明构思，本发明还提供了一种计算机装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序；所述处理器执行所述计算机程序，以实现本发明用户需求匹配方法的步骤。

作为同一发明构思，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令；所述计算机程序/指令被处理器执行时实现本发明用户需求匹配方法的步骤。

作为同一发明构思，本发明还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令；该计算机程序/指令被处理器执行时实现本发明用户需求匹配方法的步骤。

与现有技术相比，本发明所具有的有益效果为：本发明的方法可以从海量用户需求数据数据中获取用户潜在需求，并充分利用已有的产品设计资源，为用户提供符合其显性和隐性需求的产品解决方案、提高用户满意度。

附图说明

图1为本发明实施例城轨车辆基本描述结构图；

图2为本发明实施例基于城轨车辆表示的元路径示意图；

图3为本发明实施例城轨车辆间关系描述示例图；

图4为本发明实施例中城轨车辆主要技术指标描述数据的表示图例。

具体实施方式

以下先介绍本发明涉及的相关概念及定义。

定义1(基于异构信息网络的城轨车辆表示)城轨车辆可以被组织和表示为一个异构信息网络，它包含五种对象类型：城轨车辆(sw)、主要技术指标(T)、使用条件(A)、子系统或子部件(D)和自然环境(d

如图1所示，有五种类型的对象：城轨车辆(sw)、主要技术指标(T)、使用条件(A)、子系统或子部件(D)和自然环境(d

(1)城轨车辆和自然环境之间的链接关系。(链接关系与特征向量v

(2)城轨车辆和使用条件之间的链接关系。

(3)城轨车辆和主要技术指标之间的链接关系。这种链接关系是单向的，因为特定的主要技术指标属于特定的城轨车辆。

(4)城轨车辆和子系统或子部件之间的链接关系。这种链接关系是单向的，因为特定的子系统或子部件属于特定的城轨车辆。

定义2(元路径)基于城轨车辆的表示，可以构造四种类型的元路径，如图2所示：

(1)元路径p1：如果一个主要技术指标被两个城轨车辆sw

(2)元路径p2：如果一个使用条件由两个城轨车辆sw

(3)元路径p3：如果一个子系统或子部件由两个城轨车辆sw

(4)元路径p4：如果一个自然环境描述由两个城轨车辆sw

图1给出了基于城轨车辆表示的元路径示意，图2给出了两个城轨车辆(A型车、B型车)的表示及它们之间关系的表示示意。

在上述基本定义的基础上，本发明实施例提出一种城轨车辆间的相似度计算方法，主要包括以下步骤。

步骤1：在主要技术指标、使用条件和子系统或子部件对象上构造三个邻接矩阵。

根据城轨车辆中涉及的主要技术指标、使用条件和子系统或子部件对象，可以构造三个邻接矩阵，分别表示为SW

此外，为了便于计算，本发明使用特征向量v

步骤2：计算元路径上的相似性。

如前所述，存在四种类型的元路径。因此，元路径p1上SW

在式(1)中，v

特征向量v

特征向量v

同样，SW

根据式(1)，本发明还可以得到C

sim

同样地，城轨车辆SW

sim

sim

步骤3：计算主要技术指标、使用条件和自然环境描述文本的相似度值。

Doc2vec模型可以从可变长度文本中学习固定长度特征。因此，本发明利用Doc2vec模型，分别构造段落向量v

(1)构建语料库，提取所有主要技术指标、使用条件和自然环境描述文本用于构建语料库(由多个语料文件构成)，我们将所有城轨车辆以及使用条件设置编号，并将城轨车辆或使用条件的编号和功能性描述文本组成一行保存至CSV文件(此文件用作语料文件)。

(2)去除语料文字中的非字母符号，并小写化字母符号。

(3)分词，将语料中的所有语句进行分词。

(4)词干化，将所有主要技术指标、使用条件和自然环境描述文本中的动词时态转换成一般时态，而名词则转换为单数形式。

(5)去停用词，将语料库中停用词去除，例如，“的、地、得”等。

(6)模型训练，将进行预处理后的语料(CSV文件)输入Doc2vec模型进行训练，我们可以得到训练好的Doc2vec模型以及主要技术指标、使用条件和自然环境描述文本相对应的段落向量。模型训练完毕后，我们将任意两段文本输入模型可以得到这两段文本对应的段落向量，然后使用余弦相似度可以计算得到两段文本的语义相似情况。

相似度计算公式如下：

步骤4：融合不同的相似度值，得到最终的相似度。

为了有效融合以上步骤得到的城轨车辆间的不同相似性，我们引入了权重机制，描述如下：

公式(8)中，α、β、γ和δ是满足α+β+γ+δ＝1的权重系数。

以上步骤2和步骤3，执行顺序可以对换，也可以同步执行。

本发明实施例2还提供了一种轨道交通产品与用户需求匹配方法，主要包括四个步骤：

第一步：构造一个矩阵来表示可能来自某个城轨车辆库的城轨车辆之间的相似值。列表SW中的所有城轨车辆(已设计好的城轨车辆)都分别被组织为一个基于异构信息网络的城轨车辆表示，以用于相似性计算。(列表中的元素即城轨车辆，这些城轨车辆间的关系用实施例1构造的邻接矩阵分别进行描述)。

第二步：根据用户或设计人员要求中的文字描述，即：requirement.dscs，在列表SW中搜索并选择合适的城轨车辆，即计算当前用户需要的城轨车辆(即根据城轨车辆用户需求书、城轨车辆招标书、城轨车辆产品设计说明书等文档中用户对产品的功能、性能等需求确定用户需要的城轨车辆指标)与已设计好的各个城轨车辆之间的相似度，将已设计好的城轨车辆按照相似度的大小排序，推荐生成一个列表。

第二步中的相似度计算，用实施例1描述的计算方法与公式即可，即：