基于谱聚类和隐语义模型的智能协同推荐方法

随着云计算及移动互联网技术的迅速发展,网络中可选服务信息呈爆炸性增长,信息过载问题日益严重.针对推荐系统中存在的数据稀疏性问题及冷启动问题,提出一种基于谱聚类和隐语义模型的智能协同推荐方法.该方法基于提取的用户标签特征信息,利用谱聚类算法对相似用户进行聚类,将原始高维评分矩阵转化为多个较低维的子评分矩阵.然后在子评分矩阵中利用隐语义模型对缺失评分进行局部预测.最后在获得缺失评分后利用改进的基于邻域的协同推荐算法对目标用户进行全局评分预测.所提算法有效解决了数据稀疏性问题和冷启动问题,在提高预测准确度的同时加快了推荐算法效率.     

工业设计云服务平台下基于用户偏好的设计团队成员优选决策

为解决工业设计云服务平台中基于用户偏好的设计团队成员优选决策问题,提出一种基于直觉模糊集与网络分析法的设计团队成员综合能力评定方法。该方法结合目前已有的协同评价方法以及云服务平台特点,对满足用户偏好的设计团队成员综合能力进行优选决策,构建工业设计云服务平台下的网络化协同设计团队成员的三阶优选评定模型:第一阶段确定基于用户偏好的评价目标,结合模糊需求描述法挖掘用户隐性需求偏好,并将其转化为设计团队成员的评价目标;第二阶段构建设计团队成员优选评价指标体系,运用直觉模糊集与网络分析法对设计团队成员综合能力中各评定指标间的关联度和决策者犹豫度进行多属性群体决策评价;第三阶段结合质量功能配置对基于用户偏好的设计团队成员进行优选。以云服务平台上的游艇设计任务为例,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于灰色关联预测与信任云混合算法的方案推荐

针对传统推荐方法中的数据稀疏性问题,常用的方法通常受到数据量的制约,因此采用灰色关联预测法计算方案评分数据间的相关系数,以预测空缺的评分数据;针对面向新用户的冷启动问题,考虑用户兴趣特征相似度和基于信任云的用户对方案评分的相似性,计算用户间的综合相似度,将合适的方案推荐给新用户。最后,以汽车方案推荐为例进行方法验证,并通过与协同过滤,云模型等推荐算法进行对比,证明了该方法的有效性。     

基于用户需求分类的同步多产品设计方法

针对模糊聚类分析法在大规模定制中处理用户需求时,忽略用户需求与产品质量特性之间联系的问题,提出了基于Kano模型用户需求分类的同步多产品设计方法.通过Kano模型对用户需求进行分类,将用户需求按不同需求类别和需求权重重组成多类具有不同功能属性的产品需求组,再利用质量功能展开来实现用户需求的转换,使产品设计过程从需求空间向设计空间映射,实现同时对多类产品进行设计.以洗衣机的产品设计实例演示了该设计方法.     

面向汽车产业链的云服务平台信息支撑体系

针对制造业产业链大规模企业群的制造服务需求,凝练出协同采购、生产、销售、售后和物流五类制造协同服务体系。为解决核心制造企业群与供应商、销售商、售后服务商、物流商五类企业群的大规模复杂性协同问题,结合云服务思想及理论,提出基于SaaS的汽车产业链云服务平台总体支撑方案。引入变粒度的多重广义协同关系算子模型,验证了支撑方案的合理有效性。利用该支撑模型,构建出面向汽车产业链内外协作一体化的云服务平台信息支撑体系,并对云服务平台的数据库内核进行了设计。对云服务平台的初步应用情况进行了分析,为解决广域空间内制造服务的协同问题提供了一定的理论支撑。     

基于遗传算法的个性化服务型产品设计

针对目前用户难以准确获取个性化产品需求的问题,提出一种基于遗传算法的服务型个性化产品设计方法。该方法利用服务型平台精准获取用户原始意愿数据,通过服务型制造平台偏好设置对原始数据进行分类细化,使用户获得符合其初始期望的产品模型。以初始产品适应度值为满意度指标,利用遗传算法对服务型目标函数迭代502次产生稳定适应度值的近似虚拟目标产品。通过与服务平台交互,使用户参与到最终产品的定制、后期维修、更新升级及回收入库等每个服务环节中,从而满足用户在产品全生命周期中每个环节的精准服务需求。通过用户产品设计实例表明,该方法能更精准地满足用户个性化需求。     

基于场景识别的云制造服务推荐

为了更好地挖掘和组织云制造服务系统中的服务组合场景信息,并据此建立高效的服务推荐算法以辅助用户创建服务组合,提出基于场景识别的云制造服务推荐模型。模型首先对原始服务组合描述进行功能信息重构;然后基于得到的场景综合描述对服务组合进行应用场景聚类,并为各场景建立加权服务库;最后通过识别用户需求的场景类别,借助各场景加权服务库进行服务推荐。通过实际数据集上的实验结果证明,该方法在推荐效果上有很大提升。     

面向用户偏好的智能云服务平台研究

分析了云制造当前国内外研究现状,立足于云制造以用户为中心的核心思想,在云服务平台上,当用户需求不明确与面对云服务平台上海量服务云时,以用户对LED灯具的需求为例分析了面向产品全生命周期某个服务阶段和面向产品全生命周期服务链的个性化服务模式。提出了一种面向用户偏好的智能云服务平台体系架构,对实现面向用户偏好的个性化服务模式所涉及的关键技术进行了分析,为未来实现面向用户偏好的智能云服务平台提供了理论支撑。     

工业设计云服务平台协同任务模块化重组与分配方法

针对工业设计云服务平台中子任务与服务资源配置过程中存在的匹配效率问题,提出一种协同任务模块化重组与分配方法。该方法在分析云服务平台协同任务与服务资源特点的基础上,给出任务模块化重组的计算方法与实施框架。通过采用权重有向图与设计结构矩阵结合的方法,定量分析子任务间的信息交互强弱关系与耦合关系,实现对子任务的模块化重组。同时,建立趋向矩阵对资源执行任务的综合能力与任务之间的相对重要度进行评估,将趋向矩阵转化为执行矩阵,得出模块化任务与候选资源之间的匹配映射关系,并找到最优的虚拟资源组合方案。以医疗镇痛泵协同产品设计任务为例,采用实验比对分析的方法,验证了所提方法的正确性与有效性。     

基于案例决策的产品概念设计方法

为提高产品概念设计的效率,设计出符合用户需求的产品,提出一种基于案例决策的产品概念设计方法.该方法沿用案例推理方法中"用经验解决新问题"的思路,本着以人为中心的原则,提出了具有用户反馈机制的循环设计流程,利用索引规则和k-means聚类算法对案例库分类,将用户评价转化为每类案例的效用,选择最优聚类中的设计方案,并通过循环迭代逐步完善,直至达到设计要求和目标.通过一个摩托车产品设计实例对该方法的应用流程和步骤进行了说明.     

Service lifecycle

This article introduces the service lifecycle and the organizational implications for those companies that take up the challenge of manufacturing the original product and delivering ongoing service provision to the customers who buy it. The service lifecycle applies to maintenance of products that have a fairly long life and require a good deal of service, and covers the installed base of products needing maintenance. As with product lifecycle, there are four stages that best describe the service lifecycle: rapid growth; transition; maturity and end of life. The product lifecycle has a long track record as a marketing model. Less well known is the service lifecycle, which can be viewed as of critical importance when providing high value capital, engineering, products. Reviewing these models in tandem highlights some of the strategic decisions open to layers in these markets and highlights the importance of market scanning and analysis.     

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