【摘 要】
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在科技服务机构和科技服务大量增长以及用户需求日趋复杂化和链式化的背景下,向用户推荐满足其个性化要求的科技服务链成为亟需解决的问题。首先构建考虑服务特有属性的科技
【机 构】
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武汉理工大学经济学院,湖北省电子商务大数据工程技术研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“长江中游城市群综合科技服务集成与应用技术”(2018YFB1404303)。
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在科技服务机构和科技服务大量增长以及用户需求日趋复杂化和链式化的背景下,向用户推荐满足其个性化要求的科技服务链成为亟需解决的问题。首先构建考虑服务特有属性的科技服务推荐模型,在NSGA-Ⅱ算法中引入去重操作以消除由于候选服务数量限制产生的重复服务链,提高算法的多样性和收敛性,并使用该算法对模型进行求解,得到一组Pareto最优服务链集。然后通过科技服务链评估函数对服务链进行排序,将最优综合科技服务链推荐给用户。实验结果表明改进的NSGA-Ⅱ算法求解出的满足服务需求方要求的解的数量和准确性均优于NSGA-Ⅱ
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