【摘 要】
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国家质量基础设施（National Quality Infrastructure,NQI）通过计量、标准化、检验检测和认证认可等为国民经济的健康有序发展提供了有力保障。然而,目前我国NQI服务地域发展不平衡,不同地区服务水平存在巨大差异。NQI综合服务信息系统基于双边资源整合模式,将相关NQI资源整合到服务系统中,供用户选择使用,极大地缓解了需求不平衡问题;但同时海量服务数据也导致了用户服务选择难
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“国家质量基础多要素综合应用示范及体系架构演进研究”中课题三“NQI综合服务信息化策略与信息系统研发”
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国家质量基础设施（National Quality Infrastructure,NQI）通过计量、标准化、检验检测和认证认可等为国民经济的健康有序发展提供了有力保障。然而,目前我国NQI服务地域发展不平衡,不同地区服务水平存在巨大差异。NQI综合服务信息系统基于双边资源整合模式,将相关NQI资源整合到服务系统中,供用户选择使用,极大地缓解了需求不平衡问题;但同时海量服务数据也导致了用户服务选择难的问题。针对NQI综合服务信息系统的这一问题,依托NQI重点研发计划课题“NQI综合服务信息化策略与信息系统研发”,研究NQI服务推荐方法,以提高NQI综合服务信息系统的准确检索性能。论文主要开展了如下工作:（1）调研分析国内计量服务、标准服务、检验检测服务和认证认可服务的现状,总结现阶段存在的问题,分析NQI综合服务信息系统推荐需求,给出NQI服务推荐技术方案。（2）提出基于深度协同过滤的NQI服务推荐模型。针对基于协同过滤的服务推荐方法仅使用用户和服务的交互数据,限制了推荐性能进一步提高的弊端,利用异构信息网络在数据异构性建模方面具有灵活性的优势,将用户与服务的交互数据和服务所属类型、服务所属机构等属性信息构造为一个NQI服务异构信息网络,利用NQI服务异构信息网络提取用户和服务信息;通过深度神经网络,对用户和服务信息进一步提取特征,获得特征向量送入全连接网络层进行NQI服务推荐。同时对NQI服务推荐模型进行参数调优,以获得最佳的网络参数。通过与传统的Item Pop模型、Item KNN模型、矩阵分解模型（MF）、基于深度神经网络的矩阵分解模型（DMF）等进行对比实验发现,本文提出的深度协同过滤推荐模型在点击率（HR）和标准化折扣累积增益（NDCG）分别提高6.36%和3.97%,提高了推荐效果。（3）设计NQI服务推荐系统。将本文提出的深度协同过滤推荐方法应用到NQI综合服务信息系统的推荐搜索,并进行了测试。测试结果表明,本文所设计的NQI服务推荐方法,各项功能符合设计需求,达到了NQI综合服务信息系统的要求。
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