面向数据特征的人机物融合服务分派方法
随着工业互联网的不断发展,大数据和人工智能促成了人机物全面互联.用户使用服务时产生的任务数据量正呈指数级增长,在为线上用户推荐服务满足个性化需求的同时,对于需要通过人机物交互完成的服务,如何整合线上和线下资源,并分派合适的人快速、有效地完成任务,也已成为一个挑战性问题.为了保证服务分派的准确性,提出了 一种综合考虑人机物各方面数据特征的跨域融合服务分派方法,分别对用户评价的情感倾向性和业务数据的相似性进行分析,然后加入对业务执行有影响的物理世界的属性特征,以获得更合理的分派.最后,以一个互联网在线诊疗平台的医患分派为例,结果表明,文中提出的分派方法具有较高的准确性,可以获得更好的用户体验.
跨域融合;智能服务;服务分派;用户偏好;情感倾向分析
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;江苏省教育科学"十三五"规划;江苏省研究生科研与实践创新计划; 感谢审稿专家提出的宝贵意见和建议,同时感谢江苏省未来网络科研基金项目提供的网络实验环境,以及百度、优速和谷歌支持的教育部产学合作协同育人项目提供的在线计算资源.特别感谢课题组的孔瀚民、陈光忠、沈天和张梁等同学为数据处理和实验工作付出的努力,以及周嘉浩和蒋雨霏同学主持的大学生创新创业训练计划项目完成了论文的部分工作
2021-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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