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申请/专利权人：贵州轻工职业技术学院

摘要：本申请公开了一种酱香型白酒勾兑配方优化及数字化管理的大数据分析系统，所述系统包括：数据单元用于构建感官指标数据集；建模单元用于构建酱香型白酒配方成分浓度与感官指标的回归映射模型；关联单元用于采用关联规则挖掘算法从历史优质配方数据库中挖掘不同原料成分之间的关联规则，以得到频繁项集及其置信度；匹配单元用于结合用户偏好信息构建用户配方评分矩阵，并采用皮尔逊相关系数计算配方相似度，以利用基于项目的协同过滤算法预测目标用户对候选配方的评分；根据评分预测结果与关联规则，自动生成个性化配方优化推荐列表。通过本申请的方案，能够实现酱香型白酒勾兑配方感官品质一致性控制和配方优化自动推荐。

主权项：1.一种酱香型白酒勾兑配方优化及数字化管理的大数据分析系统，其特征在于，包括：数据单元、建模单元、关联单元和匹配单元；其中，所述数据单元用于构建包含原酒和香料的原料感官评价指标体系，并采集各批次配方的感官评价数据，以得到感官指标数据集；所述建模单元用于构建酱香型白酒配方成分浓度与感官指标的回归映射模型，并利用高斯核函数将配方成分映射到高维空间，以对非线性关系进行建模；所述关联单元用于采用关联规则挖掘算法从历史优质配方数据库中挖掘不同原料成分之间的关联规则，以得到频繁项集及其置信度；所述匹配单元用于结合用户偏好信息构建用户配方评分矩阵，并采用皮尔逊相关系数计算配方相似度，以利用基于项目的协同过滤算法预测目标用户对候选配方的评分；根据评分预测结果与关联规则，自动生成个性化配方优化推荐列表;其中，根据评分预测结果、关联规则和映射模型，自动生成个性化配方优化推荐列表，包括：利用支持向量机回归模型对新配方进行感官指标预测，得到预测的感官指标向量；构建所述感官指标向量的综合评分函数，并将配方优化问题构建为约束优化问题；采用全局优化算法求解所述约束优化问题，获得优化配方，其中采用多起点策略以提高求解效率；结合关联规则挖掘结果，基于所述优化配方生成新的配方组合，并通过优化算法对支持向量机回归模型和综合评分函数进行微调，以得到微调后的个性化配方优化推荐列表；其中，结合用户偏好信息构建用户配方评分矩阵，并采用皮尔逊相关系数计算配方相似度，以利用基于项目的协同过滤算法预测目标用户对候选配方的评分，包括：构建用户配方评分矩阵，其中所述评分矩阵包括多个用户对多个配方的评分数据，所述评分数据来源包括专业品酒师评分、消费者反馈、销售数据转化的隐式评分和或品酒会评分；基于配方对的相似度，获取目标用户对候选配方的预测评分；对新用户采用基于内容的推荐方法，并对新配方根据包括原料组成和或工艺参数的特征寻找相似配方；其中，基于配方对的相似度，获取目标用户对候选配方的预测评分，包括：计算配方对的相似度，并引入惩罚因子对相似度进行调整，以降低仅有少数共同评分用户的配方对之间的相似度；基于与候选配方最相似的多个配方的评分数据，计算目标用户对候选配方的预测评分，并引入用户偏置项和配方偏置项，以通过最小化预测误差学习所述偏置项；其中，基于与候选配方最相似的多个配方的评分数据，计算目标用户对候选配方的预测评分，包括： ，其中，表示用户对配方的预测评分，表示与配方最相似的个配方集合，表示配方与的相似度，表示用户对配方的评分。

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百度查询： 贵州轻工职业技术学院 酱香型白酒勾兑配方优化及数字化管理的大数据分析系统