为解决云制造环境下服务资源评价模糊不确定性问题,优化服务推荐效果,提出一个基于服务质量(Quality of Service,QoS)多方异质评价与供需双约束的云制造服务推荐模型。首先,考虑服务提供方、云平台与服务用户多利益相关方的服务评价,兼...为解决云制造环境下服务资源评价模糊不确定性问题,优化服务推荐效果,提出一个基于服务质量(Quality of Service,QoS)多方异质评价与供需双约束的云制造服务推荐模型。首先,考虑服务提供方、云平台与服务用户多利益相关方的服务评价,兼顾数值、比值、自然语言、打星等多种异质评价形式,并利用基于情感词典的情感分析等方法对异质评价进行客观衡量,构建了包含服务时间(t)、成本(c)、可用性(av)、可维护性(ma)、可信任性(tru)和满意度(sat)六大QoS指标的多方异质评价体系;其次,构建了考虑供需双方匹配要求的双约束服务推荐模型,对多目标优选问题进行求解并对优选服务进行综合评价,最终得到融合客观优选与主观偏好的服务推荐列表。最后,以在云平台发布的一款小型遥控汽车加工服务为例,验证了所提模型的合理性与有效性。展开更多
文摘为解决云制造环境下服务资源评价模糊不确定性问题,优化服务推荐效果,提出一个基于服务质量(Quality of Service,QoS)多方异质评价与供需双约束的云制造服务推荐模型。首先,考虑服务提供方、云平台与服务用户多利益相关方的服务评价,兼顾数值、比值、自然语言、打星等多种异质评价形式,并利用基于情感词典的情感分析等方法对异质评价进行客观衡量,构建了包含服务时间(t)、成本(c)、可用性(av)、可维护性(ma)、可信任性(tru)和满意度(sat)六大QoS指标的多方异质评价体系;其次,构建了考虑供需双方匹配要求的双约束服务推荐模型,对多目标优选问题进行求解并对优选服务进行综合评价,最终得到融合客观优选与主观偏好的服务推荐列表。最后,以在云平台发布的一款小型遥控汽车加工服务为例,验证了所提模型的合理性与有效性。