一种基于用户心理行为的云制造知识服务优选方法与流程

本发明涉及一种基于用户心理行为的云制造知识服务优选方法，该方法首先对云制造知识服务过程及其特性进行分析，在此基础之上构建云制造知识服务优选评价指标体系，然后建立了云制造知识服务优化选择模型，最后融入粗糙集理论和后悔理论对模型进行求解，以获得最优的云制造知识服务。该发明属于智能制造技术领域。

技术背景

云制造是一种面向服务、高效低耗和基于知识的网络化、敏捷化制造新模式和技术手段。云制造融合了现有信息技术、云计算、物联网等先进技术，将制造资源进行优化整合，集中储存到制造系统的云池中，形成规模庞大的制造资源库，以便用户通过网络可按需获取各种优质、快捷的制造服务。云制造知识是渗透在云制造服务全生命周期各阶段中的一种动态云制造资源，而云制造知识服务是云制造环境下的一种知识传递与共享服务，可有效支持云制造环境下各类制造活动高效、稳定、精确地开展。因此，知识服务的加入显著提高了云制造系统的运行效率和解决问题的能力，同时也丰富了云制造服务的内涵，不仅包括传统云计算服务在制造领域的落地应用(如“基础设施即服务”、“平台即服务”和“软件即服务”)，还包括“制造即服务”和“知识即服务”等，使企业能在云制造服务平台的支持下快速获得所需的制造知识与服务，有效解决企业生产运行过程中的技术瓶颈问题，提高其综合竞争能力。

目前，国内外学者已对云制造环境下制造知识服务的相关理论及技术进行了一定的探索和研究。但是这些知识服务的准确性与可信度难以得到保障，知识服务的效率较低。此外，在云制造服务全生命周期活动中，平台需迅速对用户行为进行感知，并及时提供可信的知识服务以协助制造业务高效完成。如何快速的优选出符合用户需求且较为可信的云制造知识服务，对于改善云平台中用户体验具有极其重要的意义。

鉴于此，本发明将围绕云制造环境下知识服务的特点及优化选择需求，融合应用云计算、物联网等先进信息技术及开发技术，形成一种基于用户心理行为的云制造知识服务优选方法，以实现云制造环境下知识服务的优化选择。

技术实现要素：

本发明涉及一种基于用户心理行为的云制造知识服务优选方法。该方法在分析了云制造知识服务过程及其特性的基础之上，对云制造知识服务优选评价指标体系、云制造知识服务优化选择模型、云制造知识服务优化选择模型求解等方面进行研究，以解决云制造知识服务优化选择等问题，推动云制造服务模式的应用和推广。本发明的技术方案为：

本发明首先对云制造知识服务过程及其特性进行了分析，并在此基础上提出了一种包括服务成本c、服务实用性p、服务关联性r、服务可组合性a、综合满意度s、服务水平l、服务创新性i、服务可持续性d等八大优选评价指标的云制造知识服务优选评价指标体系，基于所提出的优选评价指标体系对云制造知识服务优化选择模型及模型求解进行了详细的设计。

1云制造知识服务优化选择模型

①评价指标的量化

对于定性指标p、s、l和i，由于其评价语言变量具有模糊性，故采用三角模糊数将其清晰表示，其评价语言变量和相应的三角模糊数如表1所示。

表格1语言变量和相对应的三角模糊数

根据领域专家或用户对各指标的评价信息及其权重，运用群决策理论求解定性指标的量化值，以p为例，其计算方法如下：

式中：e表示p二级评价指标的数量，λi表示p第i项指标的权重，且f为专家数量，μj为专家的权重，且为专家j对指标i评价语言的三角模糊数。

知识在刚出现的时候可能很具创新性，但随着时间的推移，其创新性将迅速降低，因而对于指标i的量化值需进行动态调整。即在某段时间长度d以后，其衡量值可由下式得出：

其中，i为调整后的值，i′为调整前的值，ρ为衰减系数且ρ∈(0,1)，t1为知识资源出现的时间，t为现在的时间。

对于定性指标a、d，其二级衡量指标既有定量也有定性指标，应将两个二级衡量指标值归一化后，再进行加权得到量化值。以a为例，其二级评价指标a1是定量指标(其值通过统计数据计算得到)，a2是定性指标(其值通过群决策理论得到)，则a的量化方法如下：

式中：g为a二级评价指标的个数,是a的第i项指标归一化后的值，是其相应的权重，且

对于定性指标r，可通过云制造服务平台后台系统感知用户在平台上的操作行为，并为其匹配相应的行为模型，通过计算语义相似度得出相应的量化值。

对于定量指标c根据知识服务提供者所提供的数据进行量化，量化方法如下所示：

c＝c1+c2

②建立优选决策模型

本发明所述的云制造知识服务优化选择模型可用一个六元组表示，即opt＝{k,v,h,ω,m,w}，其中：

k表示知识服务集，是云制造服务平台向用户推送的知识服务组成的集合，k＝{k1，k2，…，km}，m≥1且为整数。

v表示评价指标集，v＝{c,p,r,a,s,l,i,d}＝{服务成本,服务实用性,服务关联性,服务可组合性，综合满意度,服务水平,服务创新性,服务可持续性}。

h是用户对各指标属性的期望值组成的向量，h＝{h1,h2,…,hi,…,hn}，其中hi是用户对第i个属性的期望值。

ω表示用户对评价指标集v里指标的分布式偏好，包括优于、劣于、无差异和不确定四种分布式偏好关系。

m表示知识服务能力矩阵，是云制造知识服务各评价指标的量化值组成的矩阵，可表示为：

其中：mi表示云制造知识服务i的属性值；mij为云制造知识服务i下第j个指标的属性值。

w表示权重向量，是云制造知识服务各评价指标的权重组成的集合。

本发明需解决的问题为：在考虑用户在决策过程中的心理行为及用户对各评价指标偏好的基础之上，根据知识服务集k的服务能力矩阵m、用户的期望向量h以及权重向量w，怎样通过有效的决策方法进行知识服务集k的排序和优选。

2云制造知识服务优选模型的求解方法

①云制造知识服务优化选择评价指标权重的计算

1)基于粗糙集理论的初始权重计算方法

粗糙集理论是一种新兴处理不确定性、模糊性问题的数据分析理论，其可以直接根据数据本身的信息给各个因素分配权重，而不需任何先验知识和数据调整，使得权重的确定更具客观性和准确性，故本发明采用粗糙集理论求解各指标的权重。

定义1二元组g＝(u,t)为一个信息系统，其中u是一个有限非空集合(论域)，u中的元素称为对象；有限属性集合对任意t∈t，存在一个映射t:u→t(u)，且t(u)＝{t(u)|u∈u}是t的值域。一般t＝e∪f、其中e是条件属性，f是决策属性。

定义2若α为e的一个子集，则由α决定的不可区分关系ind(α)可由下式表示：

式中：f(yi,t)表示论域元素yi∈u关于t的取值；ind(α)构成对u的一个分类，记为u/ind(α)。

定义3设iu为u上的一种映射关系，y为一个集合，且则集合y关于iu的上、下近似分别被定义如下：

下近似又称为y的iu正区域，记为

设α、β分别为e和f的一个子集，则α与β间的依赖度γα(β)可由下式计算：

式中：card(·)表示·中元素的数量。

属性αi(αi∈α)的重要度是从e中删去αi，然后观察决策结果的变化情况，变化越大则属性越为重要，则αi的重要度可由下式计算：

因而，第i个属性的初始权重ωi可由下式得出：

2)基于用户多属性偏好的权重修正

采用粗糙集理论进行赋权的优点是可以保证权重分配的客观性，但是用户对云制造知识服务各个评价指标的个人偏好却不能很好体现。为了更加合理的给云制造知识服务各指标分配权重，本发明采用用户多属性偏好信息对权重进行修正。

首先需设计一个分布式偏好关系，来描述用户对云制造知识服务各属性的多级偏好。本发明运用对称框架ω＝{q-n,…,q-1,q0,q1,…,qn}来表达用户对各评价指标的偏好。其中：q1,q2,…,qn表示成对指标由弱至强的优于程度；q-1,q-2,…,q-n表示成对指标由弱至强的劣于程度；q0表示成对指标间的无差异度，以q0为中心，左右两侧等级具有对称性。令zq＝{z(q-n),…,z(q-1),z(q0),z(q1),…,z(qn)}为其对应的等级得分，则zq也具有对称性，z(q-n)＝-1，z(q0)＝0，z(qn)＝1，且其值依次递增。

定义4矩阵b＝(bij)n×n表示指标集v上运用对称框架ω的分布式偏好关系，其中：bij＝{(qk,hij(qk))}，且hij(qk)∈[0,1]、hij(ω)∈[0,1]、hij(ω)、hij(qk)(k＝1,2,…,n)、hij(q0)和hij(qk)(k＝-1,-2,…,-n)分别表示不确定度、优于度、无差异度和劣于度。

则根据对称框架ω及其对应的等级得分值zq和用户的分布式偏好关系矩阵b，可求得用户对云制造知识服务各项评价指标的偏好度，然后根据偏好度对指标初始权重进行修正，具体步骤如下：

步骤1计算bij对应的得分值zij，可以得到得分值矩阵其中：

步骤2将得分值矩阵z归一化，得到归一化的得分值矩阵其中：

步骤3求解用户对云制造知识服务评价指标i偏好度的上下限其中：

步骤4计算指标i优于指标j的可能度θij，得到可能度矩阵θ＝(θij)n×n，其中：

步骤5计算用户对评价指标i的偏好度εi，计算公式如下：

步骤6根据偏好度εi对初始权重进行修正，得到修正后的权重

通过以上计算将得到云制造知识服务优选评价指标的最终权重向量

②基于用户心理行为的云制造知识服务多属性决策

用户在决策过程中表现为有限理性而非完全理性，即用户的决策过程是发挥主观能动性的心理过程。因此，分析用户在决策过程中的心理行为对云制造知识服务优化选择的研究至关重要。后悔理论认为用户在决策过程中不但会考虑选择目标云制造知识服务后所能得到的效用，还会将目标云制造知识服务与其它备选云制造知识服务进行对比，若发现其它备选云制造知识服务能够得到更好的效用，用户会感到后悔，反之则会感到欣喜，并会尽量避开可能使自己感到后悔的云制造知识服务，即用户在决策过程中心理行为的特点表现为后悔规避。

根据后悔理论可知用户对选择的云制造知识服务所能带来的感知价值由当前结果的效用值和后悔-欣喜值构成。设xi和xj分别为选择云制造知识服务i和目标云制造知识服务j所能获得的结果，则用户对云制造知识服务i的感知价值可由下式计算：

u(xi)＝v(xi)+r(δv)

其中：δv＝v(xi)-v(xj)，v(xi)和v(xj)分别表示用户选择云制造知识服务i和目标云制造知识服务j所能得到的效用值。r(δv)为后悔-欣喜值，若r(δv)＞0，则表示用户选择云制造知识服务i而放弃云制造知识服务j感到的欣喜值；若r(δv)＜0，则表示用户选择云制造知识服务i而放弃云制造知识服务j感到的后悔值。

由于用户在选择云制造知识服务的过程中心理行为表现为后悔规避，所以与利益相比用户对于损失更为敏感。故需将效用函数v(x)设计成一个单调递增的凹函数，即v′(x)＞0，v″(x)＜0，本发明采用幂函数作为云制造知识服务优选评价指标属性值的效用函数，即：

v(x)＝x^α

式中：α(0＜α＜1)为风险规避系数，并且α越小，表示用户的风险规避程度越大。

考虑到云制造环境下知识服务优选评价指标较多且具有不可公度性，为方便各评价指标的比较，需要对评价指标的原始值进行规范化处理。首先，将期望向量h融入知识服务能力矩阵m得到矩阵m′(m+1)×n＝[h,m1,m2,…,mm]，然后采用如下方式进行归一化处理：

式中：分别为k中第j个属性的最大值和最小值。对于效益型指标(越大越符合用户利益)可用式(1)进行计算，对于成本型指标(越小越符合用户利益)可用式(2)进行计算。通过以上计算得到归一化矩阵m″＝[m″ij](m+1)×n，然后再进行分离得到归一化后的知识服务能力矩阵和归一化后的用户期望向量h′＝{h′1,h′2,…,h′n}。

则云制造知识服务各属性值的效用矩阵可表示为v＝(vij)n×m，其中：

在现实云制造知识服务的选择过程中，用户对后悔和欣喜都表现为风险规避，故需将后悔-欣喜函数也设计成一个单调递增的凹函数，即满足r′(δv)＞0，r″(δv)＜0，且有r(0)＝0，表示用户对所选云制造知识服务的某个属性值既不感到后悔也不欣喜。本发明将后悔-欣喜函数设计成如下所示的函数：

r(δv)＝1-exp(-δδv)

式中：δ(δ＞0)是用户的后悔规避系数，且δ越大表示用户对于后悔的规避程度越大；δv是指标属性的效用值与此属性期望值的效用值之差；若r(δv)＞0，表示其为欣喜值，反之则为后悔值。

则云制造知识服务各属性的效用值相对于期望值的效用值的后悔-欣喜值矩阵可表示为r＝(rij)n×m，其中:

rij＝1-exp(-δ(vij-vj))

式中：vj＝(h′j)^α，表示第j个属性的期望值的效用值。

由此可构建用户对每个云制造知识服务关于各评价指标的属性值相对于期望值的感知价值矩阵u＝(uij)m×n，其中：

uij＝vij+rij

根据所得的感知价值矩阵u，运用线性加权方法可求得用户对云制造知识服务i的综合感知价值ui，具体计算如下:

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述：

图1是云制造知识服务的运行过程图

图2是云制造环境下知识服务优选评价指标体系图

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细的描述。

如图1所示，云制造知识服务运行步骤为：首先，用户通过业务操作向行为模型库传递行为数据，云平台中的云制造知识服务提供者、需求者及平台管理者都属于用户范畴，用户是平台中最活跃的主体，其行为特征千差万别，行为模型库是一种能提供模型储存功能的计算机系统，具备行为模型提取、访问、更新、合成及关联分析等功能；其次，根据用户行为数据，通过行为表征建模对用户行为进行对比和关联分析，得到用户行为的感知结果；然后，感知结果传入到知识资源管理平台进行云端智能匹配，其中，知识资源管理平台能提供多种网络接口，便于各类外部知识资源的接入，这些知识资源被平台整合后进行分类存储，便于下次调用；最后，经过优化选择后向用户主动推送云平台资源池中储备的相关制造知识，以实现云平台上知识资源的高效利用。

如图2所示，为云制造知识服务优选评价指标体系，其中：

(1)服务成本(c)：是指用户通过云制造服务平台获取知识服务的过程中产生全部费用的总和，包括知识本身成本(c1)和其它成本(c2)等，其中，c1包括物流成本、翻译转化成本等。

(2)服务实用性(p)：反应知识服务解决实际制造问题的能力，评价指标包括知识可操作性(p1)、知识通用性(p2)和知识准确性(p3)等。知识服务的实用性越强，知识资源的可操作性和通用性越好，相应的准确度越高。

(3)服务关联性(r)：衡量知识服务与用户制造任务关联程度的大小，是一个个性化评价指标，具体包括流程匹配度(r1)、目标匹配度(r2)等。

(4)服务可组合性(a)：衡量知识服务与其它云制造服务通过组合提供服务的能力。由于云制造环境下的知识资源通常是经过组合后提供服务，因此可组合性是评价知识服务能力的重要指标之一。其主要评价指标包括组合服务率(a1)和知识柔性(a2)，其中a1是组合服务次数n1与总服务次数n的比值，即a1＝n1/n。

(5)综合满意度(s)：是指用户在使用知识服务后给出的综合评价，主要评价指标包括知识满意度(s1)、售后服务能力(s2)等。

(6)服务水平(l)：衡量知识服务提供方所提供知识服务的质量，其主要评价指标包括知识重用性(l1)和知识收益性(l2)等。其中，l1是指知识资源可重复使用的能力；l2用来衡量知识资源创造价值的高低。

(7)服务创新性(i)：反映知识服务提供企业所提供知识资源的创新程度，主要包括知识新颖性(i1)和知识开创性(i2)等评价指标。

(8)服务可持续性(d)：是指知识服务提供企业持续提供相关制造知识资源的能力，反应了其对用户的持续影响，主要衡量指标包括知识储备量(d1)、知识补充能力(d2)等。