制造协作网(Collaborative Manufacturing Network,简称为CMN)为企业提供了资源共享的平台,制造企业面对众多供应商和资源,迷失于信息的海洋中,无法快速判断出最合适的合作伙伴。供应商推荐技术将为企业解决决策难的问题,以智能化的筛选和排序为制造企业提供决策支持。在现实交易过程中,总有企业为实现自身利益最大化,不按照约定时间或质量交付产品,制约了制造协作网的进一步稳定发展。因此,在进行供应商推荐时,需要准确评估供应商的信誉情况,为制造企业推荐信誉良好的供应商将有效降低制造企业的交易风险。本文采用协同过滤算法,并结合对制造协作网中合作企业的信誉评估,提出了一种基于信誉评估的供应商推荐方法。在此基础上,设计开发了相应系统。主要研究工作如下:(1)参照供应链风险评估标准,确定了供应商信誉评估指标;以层次分析为原则,利用萨迪重要性等级权衡办法,构建信誉评估体系,实现了对制造协作网中企业的量化评价。以EigenTrust计算模型为基础进行改进,提出基于证据的有惩罚因子监督的信誉计算模型,并结合制造协作网中的实际数据类型,对评估数据进行预处理,实现数据的标准归一化,以提高评估结果的准确性。(2)提出一种信誉影响下的供应商混合协同过滤推荐算法。通过文献查阅和实证研究,了解制造业的产品交易特点,并根据特点设计供应商筛选和排序流程。由于制造企业对产品需求明确,因此首先根据产品的需求说明对供应商进行筛选。对于满足产品内容的供应商,通过设置信誉阈值筛选出信誉良好的供应商。最后通过融合Item-based和User-based两种典型的推荐算法,得出混合协同过滤推荐结果。同时,对于一些新企业加入的特殊情况,提出了冷启动推荐方法。通过兼顾协作网中的不同用户群体,进一步完善了推荐算法,满足不同决策的需要。最后,通过实例验证了推荐算法的可行性。(3)设计与实现了制造协作网的信誉评估与推荐系统。该系统主要集成了需求发布与查阅、数据记录、信誉评估、供应商推荐等功能。协作过程中,系统通过记录相关数据,结合信誉评估算法预估供应商的可靠性,并利用推荐算法,为企业提供个性化的供应商推荐。