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龙图腾网获悉温州大学申请的专利一种制造云服务推荐生成方法及系统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：CN115687569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211320693.3，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种制造云服务推荐生成方法及系统是由黄沈权;王玉洁;龙安;朱晓辉;陈亚绒;田媛慧;于鲁川设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种制造云服务推荐生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种制造云服务推荐生成方法，包括获取云平台的各制造服务描述性信息及标签信息；采用LDA主题模型对各制造服务描述性信息进行向量化建模，得到制造服务p个主题信息，并通过Word2vec映射扩充得到p×q维服务主题词的词向量，且将所有词向量输入CNN学习到制造服务深度特征，进一步通过深度特征相似度计算得到制造服务相似度矩阵；将各制造服务标签信息聚类采用改进的K‑Means聚类得到制造服务类别，进一步得到用户类别矩阵模型和服务类别矩阵模型并得到系数，以构建出用户偏好矩阵；将制造服务相似度矩阵与用户偏好矩阵结合，得到制造服务推荐列表。实施本发明，解决了现有技术中制造服务信息特征提取不全面和用户服务矩阵稀疏的问题。

本发明授权一种制造云服务推荐生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种制造云服务推荐生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、获取云平台的各制造服务描述性信息及标签信息； S2、采用预设的含狄利克雷分布LDA主题模型，对各制造服务描述性信息进行向量化建模，得到各制造服务各自对应的p个潜在低维主题向量，并基于每一个潜在低维主题向量均通过Word2vec映射为q维词向量的扩充规则，得到各制造服务的p个潜在低维主题向量扩充的p×q维服务主题词的词向量，进一步输入到预设的卷积神经网络中学习制造服务深度特征，得到制造服务深层特征的输出向量，且根据所得到的制造服务深层特征的输出向量，通过基于深度特征相似度计算，得到制造服务相似度矩阵； S3、采用改进的K-Means聚类算法，将各制造服务标签信息聚类得到制造服务类别，并根据所得的制造服务类别，确定用户类别矩阵模型和服务类别矩阵模型，且进一步得到用户类别矩阵模型系数和服务类别矩阵模型系数，以构建出用户偏好矩阵； S4、将所述制造服务相似度矩阵与所述用户偏好矩阵进行结合，得到制造服务推荐列表。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人温州大学，其通讯地址为：325000 浙江省温州市瓯海区东方南路38号温州市国家大学科技园孵化器；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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