个性化客户多目标服务组合推荐方法.pdf
本文提出了一种混合的MPA-GSO-DNN模型，用于解决制造服务个性化推荐问题。该模型旨在满足客户日益增长的个性化需求，尤其是在客户历史数据不足的情况下，分析客户偏好并推荐合适的组合服务。
**1. 研究背景与问题：**
随着制造业定制化发展，统一的制造服务推荐已难以满足客户的个性化需求。现有研究主要集中于解决个性化服务推荐问题，但对于组合服务推荐，特别是数据稀缺的情况下，难度更大。
**2. 模型构建与方法：**
* **MPA-GSO（混合多目标偏好分析和萤火虫群优化算法）:** 首先，MPA-GSO根据客户的历史选择数据，分析客户的多目标偏好特征，并反复模拟客户的选择过程，从而构建深度学习训练集。该算法改进了动态步长策略的GSO算法，用于解决多目标优化问题。
* **DNN（深度神经网络）:** 随后，DNN被训练，用于分析候选服务并提供个性化推荐。在训练过程中，DNN学习客户的偏好权重，从而将服务组合与个性化偏好关联起来。
**3. 模型优势：**
* 针对服务组合推荐，更贴合实际服务平台的需求。
* 在小样本数据情况下，通过模拟客户选择过程扩展样本量，提升了模型的泛化能力。
* 模型具有自学习能力，能根据客户偏好的变化自我调整，提升推荐准确性。
**4. 算法设计：**
该模型的核心是混合GSO-DNN算法，其流程包括：DLTS（深度学习训练集）构建，DNN训练和DNN应用。
* **DSGSO算法：** 针对大规模数据下的多目标优化问题，引入改进的动态步长萤火虫群优化算法 (DSGSO)。
* **DNN结构：** DNN主要由五部分组成：特征预处理层、嵌入层、输入层、隐藏层和输出层。隐藏层采用双层结构，以确保准确性和训练速度。
* **训练过程：** 使用MSE（均方误差）作为损失函数，Adam方法用于误差反向传播。
**5. 案例分析与实验结果：**
本文以SINOMA水泥设备集团公司为例，构建了深度学习训练集DLTS，并进行了详细的实验。
* **实验内容：** 验证了MPA-GSO-DNN模型在服务组合推荐中的有效性和实用性。
* **实验结果：**
* DSGSO算法在不同权重数据下表现出良好的性能。
* DNN在训练集和测试集上都表现出较低的误差，未出现过拟合现象。
* 与GSO、ABC、PSO、GA等算法对比，DSGSO算法的鲁棒性和效率更高。
* DNN模型能准确地为客户推荐符合其偏好的最优服务组合。
**6. 结论与未来工作：**
MPA-GSO-DNN模型在个性化服务组合推荐中表现出良好的效果。未来将引入自然语言处理技术，进一步提高服务分类的准确性，并探索在实际服务平台上的应用。
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