【摘 要】
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云制造将信息技术与制造技术进行深度融合,借助互联网和云平台实现制造资源与业务功能的封装以及服务化发布。用户根据需求检索和租用所需制造服务,进而可以有效节约制造成本、提高企业生产效率,弥补制造业务能力的不足。在应对复杂制造需求时,需要构建云制造服务流程。随着云制造服务模式应用的推广,在各类云制造平台上会积累大量的云制造服务流程模型。当前云服务平台多采用服务组合的方式为每一个复杂的服务需求构建服务流程
【基金项目】
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国家自然科学基金“聚合服务模式下面向多流程协同的云制造服务流程定制理论与方法（61973180）”；
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云制造将信息技术与制造技术进行深度融合,借助互联网和云平台实现制造资源与业务功能的封装以及服务化发布。用户根据需求检索和租用所需制造服务,进而可以有效节约制造成本、提高企业生产效率,弥补制造业务能力的不足。在应对复杂制造需求时,需要构建云制造服务流程。随着云制造服务模式应用的推广,在各类云制造平台上会积累大量的云制造服务流程模型。当前云服务平台多采用服务组合的方式为每一个复杂的服务需求构建服务流程。这种处理模式不仅增加了云平台的流程构建开销,也是对已有流程资源的浪费。针对上述问题,本文提出一种基于深度学习的云制造服务流程推荐方法。该方法通过构建基于深度学习的服务流程推荐模型,利用云制造服务平台积累的服务需求与流程模型之间的映射数据对模型进行训练,进而完成对新服务需求的流程推荐。文中主要研究工作和贡献如下:（1）建立了一种基于模板规约的流程需求表达模型鉴于云制造领域的用户在专业知识和业务表达能力存在差异,服务需求描述存在模糊和不完备等问题,构建了一种模板化的服务需求表达模型。建立了云制造服务结点和路由结点的属性约束,给出了服务需求表达模型的形式化描述,有效提高了用户制造需求描述的完备性和准确性。（2）提出一种面向聚类映射的流程需求解析机制针对流程需求特征提取问题,提出一种面向聚类映射的流程需求解析机制。建立了一种带有概率修正因子的GSDMM模型,提升了服务表征向量的生成质量和聚类效果,合理对平台中的服务进行聚类,形成服务结点序列标识。通过聚类映射将需求表达模型中的服务结点和路由结点规约为流程需求序列,从而为基于深度学习的流程推荐提供数据表征的支持。（3）构建了基于Seq2Seq模型的云服务流程推荐方法将已有服务需求和响应流程分别映射为流程需求序列与响应流程序列,用于Seq2Seq模型训练,将训练后的Seq2Seq模型用于流程推荐。对于新的流程需求序列,利用Seq2Seq模型生成近似响应序列,并依据编辑距离从已有流程中推荐响应流程。实验证明,本文方法具备较高的推荐准确度和适用性。
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