趙曉宇

摘要：為更加準(zhǔn)確的為制造服務(wù)需求方推薦制造服務(wù)供應(yīng)商，提高云制造平臺的運行效率，本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與協(xié)同過濾算法相結(jié)合，構(gòu)造了一個制造服務(wù)供應(yīng)商推薦系統(tǒng)。系統(tǒng)結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的非線性擬合能力以及協(xié)同過濾推薦算法的可解釋性，從而更加精準(zhǔn)的為制造服務(wù)需求方提供推薦服務(wù)。最終發(fā)現(xiàn)，本文提出的系統(tǒng)推薦準(zhǔn)確率要優(yōu)于傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法。

Abstract： In order to recommend manufacturing service providers for manufacturing service demanders more accurately and improve the operational efficiency of cloud manufacturing platform， a manufacturing service provider recommendation system is constructed by combining BP neural network with collaborative filtering algorithm. The system combines the strong non-linear fitting ability of neural network and the interpretability of collaborative filtering recommendation algorithm， so as to provide more accurate recommendation services for manufacturing service demanders. Finally， it is found that the proposed system recommendation accuracy is better than the traditional collaborative filtering recommendation algorithm.

關(guān)鍵詞：云制造;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);協(xié)同過濾;推薦

Key words： cloud manufacturing;BP neural network;collaborative filtering;recommendation

中圖分類號：TP391.3 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標(biāo)識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1006-4311（2019）20-0128-03

0 ?引言

智能制造是實現(xiàn)制造企業(yè)信息化的重要途徑之一，而云制造是實現(xiàn)智能制造的一個重要方式。云制造主要運用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)搭建一個制造資源共享云平臺，平臺將匯集制造企業(yè)的剩余制造資源、制造能力，并將其提供給制造資源需求者。這種制造方式可以有效地降低制造資源需求方的制造成本，同時也能夠充分利用制造資源供應(yīng)商的剩余制造資源。

制造服務(wù)推薦是云平臺的功能之一，快速準(zhǔn)確地為制造資源需求方推薦制造資源供應(yīng)商能夠有效提高云平臺的運作效率，同時也能夠極大的提升云平臺的用戶體驗。因此，提升云平臺制造資源供應(yīng)商推薦準(zhǔn)確率對于云平臺良好運營至關(guān)重要。

1 ?環(huán)境描述

在現(xiàn)實生活中，商品種類繁多，消費者往往只購買過其中一部分商品。然而，在其未購買過的商品中也許會存在符合消費者需求的某種商品，為了避免消費者錯過符合其需求的商品，應(yīng)當(dāng)為消費者進行合理準(zhǔn)確的商品推薦。推薦已經(jīng)逐漸成為了商品交易系統(tǒng)的一項基本功能，例如天貓、京東等電商平臺均已集成了商品推薦功能。

本文的目標(biāo)是構(gòu)建一個推薦系統(tǒng)，通過構(gòu)建的推薦系統(tǒng)能夠更加精確的將制造服務(wù)供應(yīng)商推薦至制造服務(wù)需求方出。精準(zhǔn)的推薦能夠減少交易的時間成本，提高交易效率，另一方面也能夠增加云制造平臺用戶的用戶體驗，進而保證云平臺的良好運營。

本文假設(shè)存在一個云制造平臺，且平臺上具有多個參與者以及多種制造服務(wù)。當(dāng)某一制造服務(wù)需求方購買其需求的制造服務(wù)后，需對制造服務(wù)供應(yīng)商的當(dāng)前次制造服務(wù)進行評分，評分角度應(yīng)從制造平臺所設(shè)定的多個指標(biāo)所出發(fā)。當(dāng)用戶再次購買制造服務(wù)時，系統(tǒng)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)為其進行制造服務(wù)供應(yīng)商的推薦。

本文的研究背景正是基于這樣一種環(huán)境，符號描述如下所示：

①平臺參與者：m1，m2，m3，…，mN，其中mi為第i個參與則，其既可以作為制造服務(wù)供應(yīng)商，也可以做作為造服務(wù)需求方。

②制造服務(wù)種類：s1，s2，s3，…，sp平臺共有p種制造服務(wù)，其中si為第i種制造服務(wù)。

③評價指標(biāo)：i1，i2，i3，…，im，為m個評價指標(biāo)，當(dāng)制造服務(wù)交易完成后，制造服務(wù)需求方可以從這些指標(biāo)出發(fā)，對當(dāng)前制造服務(wù)供應(yīng)商此次制造服務(wù)進行評分，分值為1～10分。

④Tb：每個平臺參與者作為制造服務(wù)sb供應(yīng)商時，在各個指標(biāo)上被評分的均值。如果制造服務(wù)供應(yīng)商沒有該項制造服務(wù)，則其各個指標(biāo)評分為均為0，如表1所示。

其中，vij表示第i個平臺參與者作為制造服務(wù)sb的供應(yīng)商在第j個指標(biāo)上的平均得分。

⑤Bb：制造服務(wù)sb的交易矩陣，如表2所示。

其中，tij表示mi購買mj的sb制造服務(wù)的次數(shù)。

⑥IDab：表示ma在購買制造服務(wù)sb的側(cè)重指標(biāo)集合，例如IDab={i2，i5，i7}表示ma在購買服務(wù)sb時側(cè)重于i2，i5，i7這三個指標(biāo)。

⑦Mb：表示所有供應(yīng)商的sb制造服務(wù)在IDab指標(biāo)上的平均得分，假設(shè)IDab=k，則Mb如表3所示。

顯然，表3為表1的一個子集。

⑧Eab：表中數(shù)值為ma提供過sb制造服務(wù)的供應(yīng)商在側(cè)重指標(biāo)IDab上的平均得分，假設(shè)側(cè)重指標(biāo)總共有K個，Eab如表4所示。

最后一列為ma購買當(dāng)前sb服務(wù)供應(yīng)商的sb制造服務(wù)的次數(shù)，代表了ma對當(dāng)前sb制造服務(wù)供應(yīng)商的喜好程度。顯然表4為表3的一個子集。

2 ?模型構(gòu)建

假設(shè)制造服務(wù)需求方為ma，所需求的制造服務(wù)種類為制造服務(wù)sb。針對ma的需求，通過模型計算，最終將制造服務(wù)sb供應(yīng)商推薦優(yōu)先級進行排序，之后推薦至制造服務(wù)sb需求方ma處。

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機器學(xué)習(xí)中常用的一種預(yù)測模型，由于隱層以及激活函數(shù)的存在，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有了超強的非線性擬合能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既可以解決分類問題，也可以解決回歸問題，本文將運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決回歸問題。

本文首先構(gòu)建一個三層bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將Eab作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，每一行為一個樣本。Eab的第一列至倒數(shù)第二列為樣本特征數(shù)據(jù)，最后一列為樣本標(biāo)記。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元個數(shù)為IDab（IDab中元素的個數(shù)）個，隱層神經(jīng)元個數(shù)為超參數(shù)需要進行進一步調(diào)節(jié)，輸出層神經(jīng)元個數(shù)為1，最終輸出ma對當(dāng)前制造服務(wù)供應(yīng)商的喜好程度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

將某個制造服務(wù)sb供應(yīng)商在IDab上的平均得分輸入至訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出ma為對當(dāng)前供應(yīng)商的喜好程度。將表3再次輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可得到ma對于每個制造服務(wù)sb供應(yīng)商的喜好程度，從中選出喜好程度最大的制造服務(wù)sb供應(yīng)商記為mmax。

2.2 協(xié)同過濾推薦

協(xié)同過濾推薦算法是一種經(jīng)典的推薦算法，其分為基于用戶的協(xié)同過濾算法以及基于物品的協(xié)同過濾算法，本文采用基于物品的協(xié)同過濾算法。

基于物品的協(xié)同過濾算法的核心思想為找到與目標(biāo)用戶所喜好物品相似的物品推薦給目標(biāo)用戶。如圖2所示，喜歡物品A的用戶都喜歡物品C，因此判定物品A與物品C較為相似，而ma喜歡物品A，因此可將物品C推薦給ma。

本文中需要運用表2找出與供應(yīng)商mmax最相似的sb服務(wù)供應(yīng)商，并按照相似程度進行排序，將相似度排名前q位的制造服務(wù)供應(yīng)商推薦給ma。

3 ?算例分析

考慮在一個云平臺上共有100家企業(yè)，記為m1，m2，…m100;云平臺上總共有20種制造服務(wù)，記為s1，s2，s3，…，s20;20個評價指標(biāo)，記為i1，i2，i3，…，i20。通過尋找100個具有相關(guān)專業(yè)背景的本科生作為云平臺參與者進行情境模擬，并獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。

現(xiàn)制造服務(wù)需求方m15需要購買制造服務(wù)s3，T3如表5所示。

之后，運用python編程語言，通過第三方深度學(xué)習(xí)框架tensorflow進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建，接著將E153中的數(shù)據(jù)進行隨機劃分，其中25%的數(shù)據(jù)作為測試集用于模型測試，剩余75%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集用作模型訓(xùn)練，訓(xùn)練過程中訓(xùn)練集及測試集損失函數(shù)值如圖3所示。

通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中訓(xùn)練集以及測試集的損失函數(shù)值的變化趨勢可以看出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代訓(xùn)練至5000次時已經(jīng)收斂。與此同時還可以看出，測試集損失要低于訓(xùn)練集損失，也就表明模型具有一定的泛化能力。

之后，將M3再次輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得m15對于所有供應(yīng)商的喜好程度，其中喜好程度最大的供應(yīng)商為m65，其喜好程度為30.20369。

式中d（x，y）表示x，y之間的歐氏距離。顯然，歐氏距離越大則相似度越小。未對m15提供過制造服務(wù)s3的制造服務(wù)供應(yīng)商按照與m65的相似度進行排序，將相似度排名前10位的制造服務(wù)供應(yīng)商推薦至制造服務(wù)需求方，相似度從大到小前10名的制造服務(wù)供應(yīng)商依次為m65，m34，m32，m6，m45，m83，m91，m41，m22，m82，隨后將其推薦至制造服務(wù)s3需求方m15處。

最終通過10次試驗對比發(fā)現(xiàn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-協(xié)同過濾算法的推薦準(zhǔn)確率要優(yōu)于單純使用協(xié)同過濾算法，如圖4所示。

4 ?結(jié)論

為了提高云制造供應(yīng)商推薦準(zhǔn)確率，本文通過將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與協(xié)同過濾算法相結(jié)合，構(gòu)建了一個云制造供應(yīng)商推薦系統(tǒng)。推薦系統(tǒng)綜合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性擬合能力以及協(xié)同過濾算法的可解釋性。所提出的推薦系統(tǒng)的具體工作流程為：①運用歷史數(shù)據(jù)以及所構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以預(yù)測得知制造服務(wù)需求方對于制造服務(wù)供應(yīng)商的喜好程度。②獲取制造服務(wù)需求方喜好程度最高的制造服務(wù)供應(yīng)商并計算其與其他供應(yīng)商的相似度。③隨后按相似度從高到低對供應(yīng)商進行排序，將相似度較高的制造服務(wù)供應(yīng)商推薦至制造服務(wù)需求方。最后，運用提出的系統(tǒng)進行了算例分析，通過模擬100家制造企業(yè)之間的交易來獲取數(shù)據(jù)。運用所得數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，最終為制造服務(wù)需求方進行供應(yīng)商推薦。通過10次實驗發(fā)現(xiàn)，本文提出的系統(tǒng)推薦準(zhǔn)確率均高于單獨使用協(xié)同過濾算法的推薦準(zhǔn)確率。

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