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龙图腾网获悉广东工业大学;广东能哥知识科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的工业服务组件推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115858929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211580842.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于深度学习的工业服务组件推荐方法是由王涛;徐可;程良伦设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的工业服务组件推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于深度学习的工业服务组件推荐方法，包括以下步骤：从边缘节点中获取历史服务组件序列以及单个服务组件的描述信息；将预处理后的数据编码得到对应的向量表示，并生成向量表示进行掩码处理后的掩码序列；预测与向量表示相邻的序列，将预测结果与掩码序列进行结合得到语义向量；根据语义向量构建得到服务调度序列和单个服务组件的语义库，获取目标服务请求，通过与语义库中的向量进行匹配得到目标语义向量，并根据目标语义向量在语义库中的序列进行匹配得到目标组件调度序列；方法能够达到全局的动态更新推荐效果，并解决了在集中式环境中服务组件推荐技术无法应用于边缘节点的计算资源局限问题可广泛应用于计算机技术领域。

本发明授权一种基于深度学习的工业服务组件推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的工业服务组件推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 从边缘节点中获取历史服务组件序列以及单个服务组件的描述信息； 将预处理后的所述历史服务组件序进行编码得到第一向量表示，将预处理后的所述描述信息进行编码得到第二向量表示； 生成所述第一向量表示进行掩码处理后的第一掩码序列，并生成所述第二向量表示进行掩码处理后的第二掩码序列； 预测与所述第一向量表示相邻的序列，将预测结果与所述第一掩码序列进行结合得到第一语义向量，并预测与所述第二向量表示相邻的序列，将预测结果与所述第二掩码序列进行结合得到第二语义向量； 根据所述第一语义向量构建得到服务调度序列的第一语义库，根据所述第二语义向量构建得到单个服务组件的第二语义库； 获取目标服务请求，通过与第二语义库中的向量进行匹配得到目标语义向量，根据所述目标语义向量在所述第一语义库中的序列进行匹配得到目标组件调度序列； 所述将预处理后的所述历史服务组件序列进行编码得到第一向量表示，将预处理后的所述描述信息进行编码得到第二向量表示，包括： 获取预处理后去除标点符号和空格符的输入序列，所述输入序列包括预处理后的历史服务组件序列以及预处理后的描述信息； 在所述输入序列的序列首部添加第一词元得到词元嵌入序列，通过分隔符将所述词元嵌入序列进行分割得到若干嵌入向量序列； 根据所述嵌入向量序列进行编码得到所述第一向量表示以及所述第二向量表示； 所述根据所述嵌入向量序列进行编码得到所述第一向量表示以及所述第二向量表示，包括： 将所述嵌入向量序列输入至编码模型，通过编码模型中注意力函数计算所述嵌入向量序列中的查询向量与关键字向量之间的相似度； 根据所述相似度将所述嵌入向量序列中的向量元素进行归一化处理，将归一化处理结果通过位置的前馈网络进行全连接处理得到嵌入向量表示；所述嵌入向量表示包括所述第一向量表示以及所述第二向量表示。

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