面向制造云服务的个性化制造服务预测与推荐研究及应用

来源 :刘舰 |
“互联网+”平台的快速发展给服务型制造业带来了新的生机,集合大数据、云计算、物联网等先进技术的云制造平台应运而生,并迅速在大中小型制造企业中广泛应用。制造云服务作为其中关键组成单元之一,规模不断扩大且种类
“互联网+”平台的快速发展给服务型制造业带来了新的生机,集合大数据、云计算、物联网等先进技术的云制造平台应运而生,并迅速在大中小型制造企业中广泛应用。制造云服务作为其中关键组成单元之一,规模不断扩大且种类迅速增长,导致云端上出现越来越多功能相近的制造云服务。准确预测不同需求场景下制造云服务的服务质量(Quality of service,QoS),并进行可靠的服务推荐是当前研究的热点难题。此外,随着“云制造”概念的不断延伸,个性化需求日益复杂,制造云服务开始向着网络协同化的趋势发展,使得服务组合优化逐渐成为当前研究的又一热点难题。值得一提的是,服务预测与推荐等关键技术在云制造领域中的成熟运用,不仅为以单一制造云服务为对象的相关研究带来新的机遇,同时也为面向复杂服务组合的深层次研究提出了更高的挑战。本文针对云制造环境下用户复杂个性化需求和服务指数型过载等特征,构建“用户-服务”多元复杂网络,研究服务预测技术和推荐系统在协同制造平台中的运行机制和作用机理,结合传统服务预测与推荐方法和服务组合优化算法中存在的问题以及新形势下面向服务组合的相关预测与推荐研究的不足,展开系统性的研究工作,主要的研究内容如下:(1)针对传统QoS预测方法精度不高且容易受到数据稀疏性影响等问题,通过挖掘“用户-服务”复杂网络中的隐性数据和显性信息,提出一种基于局部协同过滤和全局案例推理的混合QoS预测方法。首先,为了提高的预测精度,在构建相似度模型时充分考虑相似用户和服务之间历史交互数据的个性化影响,进而提出相似度增强的局部协同过滤方法。其次,为克服数据稀疏性问题,引入案例相似度的概念,提出一种基于案例推理的全局QoS预测方法,该方法的优点在于最大化利用平台案例库中用户和服务相关信息。最后,构建集成模型来融合两种方法的结果,通过相关实验证明了该方法能够解决上述问题,且在数据非常稀疏的情况下效果尤为突出。(2)解决了数据稀疏性导致的QoS预测精度不高等问题,进一步针对同一或相似用户的不同任务请求可能导致完全不同的预测结果,从而影响预测准确性和推荐质量问题。本文在传统“用户-服务”复杂网络的基础上,考虑到任务作为多元协同复杂系统中的重要因素,引入任务相似度和信任值等概念来描述“用户-任务-服务”之间的复杂网络关系,提出一种基于个性化聚类和信任感知的QoS预测与推荐方法,真正意义上实现了个性化QoS预测与推荐。该方法首先深入分析云制造平台任务特征,采集显性文本信息和评级信息以及隐性情境信息计算任务相似度,利用K-medoids聚类算法识别发布相似任务的用户集群。其次,通过融合社交网络中的局部和全局信任值来设计基于信任感知的协同过滤方法,构建相似用户的信任网络。然后,结合聚类算法和信任感知方法为用户提供更加个性化的QoS预测和可靠的制造云服务推荐。最后,通过相关实验证明了任务相似度和信任值等在服务预测与推荐研究中的重要性,提高了预测的准确性以及后续的个性化推荐质量。(3)为了进一步解决满足复杂个性化需求引发的服务组合推荐以及内部动态优化等问题,在“用户-服务组合”场景中引入服务关联概念,提出了一种全局关联感知的智能组合优化算法。该算法首先通过分析QoS基本属性和服务组合结构特征,考虑服务网络中复杂的关联关系,构建一个全面的QoS关联模型。其次,设计一种并行最大-最小蚁群优化算法,其中采用特殊蚂蚁来维持种群的多样性,采用局部学习策略以加快收敛速度,同时还利用具有自主学习机制的案例库来进一步提高搜索效率。最后,将全局QoS关联模型嵌入到该算法中寻求最优关联组合。相关实验证明了该模型和算法的有效性。(4)为了加快相关理论方法在网络协同制造平台中的应用,提出一种以新形势下制造云服务为核心的预测与推荐新思路,即面向服务组合的“预测-组合-推荐”模式,搭建服务组合预测框架并提出多样性推荐策略,形成面向服务组合的整体预测与推荐方案。研发设计一种面向制造云服务的混合推荐系统原型,该系统包括需求发布模块、QoS预测模块、服务组合优化模块以及最后的服务推荐模块,分别融合了本文提出的相关预测与推荐方法和组合优化算法。最后,分别围绕“无人机生产制造”和“挤压机项目”的应用场景案例,对各个系统模块进行验证和可视化展示。
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