个性化客户多目标服务组合推荐方法.pdf
摘要 : 随着制造定制化的发展，统一的制造服务推荐越来越难以满足客户的个性化需求。为解决这一问题，现有研究热点关注于解决个性化服务推荐问题。然而，相比于现有的单个服务推荐，服务组合的个性化推荐更加复杂。特别是在客户历史数据较少的情况下，分析客户偏好并推荐合适的组合服务是一个难题。因此，本文提出了一个基于制造服务的混合MPA-GSO-DNN模型，以解决服务组合的个性化推荐问题。首先，提出了一个混合多目标偏好分析模型和萤火虫算法（MPA-GSO），通过分析客户偏好并重复模拟客户的选择过程生成深度学习训练集。改进了萤火虫优化（GSO）算法采用动态步骤来解决连续多目标优化问题。其次，利用深度神经网络模型（DNN）来训练模型并推荐最佳的组合服务。实验结果表明，所提出的模型在推荐准确性和多样性方面均优于现有方法，具有实际应用价值。
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