程功勛 劉麗蘭 林智奇 俞 濤

上海大學(xué)上海市機械自動化及機器人重點實驗室，上海，200072

0 引言

近年來，云計算技術(shù)在不斷地發(fā)展和完善，大量的商業(yè)應(yīng)用已經(jīng)推向了市場，以云計算技術(shù)為基礎(chǔ)的云制造也處于快速發(fā)展階段［1］。

當前的研究主要是云制造領(lǐng)域的體系架構(gòu)、云制造服務(wù)模式以及云制造領(lǐng)域涉及的理論體系和關(guān)鍵技術(shù)。文獻［2］提出了完整的云制造服務(wù)系統(tǒng)及云制造技術(shù)體系；文獻［3］提出了一種云制造服務(wù)模式，探討了基于制造資源定位技術(shù)的制造資源基礎(chǔ)數(shù)據(jù)云平臺及其組成；文獻［4］提出并建立了一種能促進云制造環(huán)境下外協(xié)加工資源快速共享和高效利用，且具有廣域集成和分散服務(wù)特點的集成服務(wù)模式；文獻［5］提出了一種基于聯(lián)邦模式的云制造聯(lián)邦集成架構(gòu)及云制造聯(lián)邦執(zhí)行支撐環(huán)境；文獻［6］提出了云企業(yè)及云制造服務(wù)的概念，分析了面向制造及管理的集團企業(yè)云制造服務(wù)系統(tǒng)的相關(guān)核心技術(shù)；文獻［7］建立了中小企業(yè)云制造服務(wù)平臺共享關(guān)鍵技術(shù)體系框架，闡述了已知的相關(guān)理論與技術(shù)、標準和規(guī)范等；文獻［8］分析了云制造的典型特征，對云制造中的資源、服務(wù)和相互關(guān)系進行了闡述，對其服務(wù)組合的關(guān)鍵問題進行了研究；文獻［9］提出了云制造環(huán)境下的普適人機交互技術(shù)研究框架，并分析了其涉及的關(guān)鍵技術(shù)；文獻［10］分析了云制造資源虛擬化的相關(guān)技術(shù)，提出了云制造資源虛擬化框架；文獻［11］提出了一種基于云服務(wù)的復(fù)雜產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計方法和一種服務(wù)組合方法；文獻［12］闡述了云制造系統(tǒng)中制造云的構(gòu)建過程，探討了制造云構(gòu)建過程中所涉及的主要關(guān)鍵技術(shù)。

基于云制造服務(wù)平臺的目標是實現(xiàn)面向用戶的按需所現(xiàn)的服務(wù)目的，故上述文獻研究都缺失從用戶的角度出發(fā)去研究如何實現(xiàn)以用戶為中心的云服務(wù)。即當用戶面對海量服務(wù)云時，如何花最少的時間和精力去找到自己需要的服務(wù)云。從用戶的角度分析，當用戶面對這些服務(wù)云時會存在以下3個問題：

（1）當用戶需求明確時，面對云服務(wù)平臺上海量的服務(wù)云，用戶需要花費大量的時間主動去找尋需要的服務(wù)云。

（2）當用戶需求明確時，用戶在消費服務(wù)云的過程中，是否還存在隱式的其他需求，為了提高云服務(wù)平臺的用戶黏性和服務(wù)云消費量，應(yīng)該引導(dǎo)用戶進行交叉消費。

（3）當用戶的需求并不是非常明確時，用戶只能邊走邊探尋地去一步一步地明確自己的需求，在這個過程中，由于用戶對服務(wù)的需要不明確，面對海量的服務(wù)云，在云海里沒有方向地游走，或許最終用戶將放棄自己的任務(wù)需求，而另求解決方法；另外一種情況是，用戶的需求可能會不斷地發(fā)生變化。

以向用戶提供高質(zhì)量的服務(wù)為目標，研究如何根據(jù)用戶偏好，主動向用戶提供有效的服務(wù)云，是云制造平臺實現(xiàn)以用戶為中心，提供按需服務(wù)需要研究的主要問題之一。據(jù)此，本文基于用戶至上的本質(zhì)，研究并提出了面向用戶偏好的智能云服務(wù)模式，以及體系架構(gòu)和涉及的關(guān)鍵技術(shù)。

1 面向用戶偏好的個性化智能云服務(wù)模式及體系架構(gòu)

1.1 面向用戶偏好的智能云服務(wù)平臺個性化服務(wù)模式

1.1.1 云服務(wù)平臺

云服務(wù)是云制造的核心，云制造是在“制造即服務(wù)”理念的基礎(chǔ)上，借鑒了云計算思想發(fā)展起來的一種新思想。它的出發(fā)點是實現(xiàn)制造資源的高度共享，它的目標是為制造全生命周期的前期、中期和后期的用戶，提供隨時獲取按需使用的優(yōu)質(zhì)廉價服務(wù)。云服務(wù)，即是具有向用戶提供把制造資源和制造能力虛擬化封裝成服務(wù)云的服務(wù)能力的抽象。在云制造中，制造云服務(wù)除了包括云計算服務(wù)中的三類主要服務(wù)平臺（PaaS、IaaS和SaaS）外［2］，還包括制造資源和制造能力服務(wù)化后形成的服務(wù)。

云服務(wù)是所有虛擬化資源服務(wù)化的可信服務(wù)云集合，它包括制造云。在云服務(wù)平臺中，服務(wù)云被分為兩大類，一種邏輯上具有某種獨立功能或能獨立完成用戶請求的某特定事件的服務(wù)云，表示為FS；另一類是邏輯上不具有完成某特定事件的服務(wù)，表示為NFS，但能夠通過與云服務(wù)池中的一個或多個服務(wù)云組合成復(fù)合云來完成特定功能或完成特定事件能力的服務(wù)，表示為FS′。因此，云服務(wù)的構(gòu)成可形式化定義為

從對外提供服務(wù)的角度描述，云服務(wù)可表示為

其中，F(xiàn)S′＝ ｛（SiRSj…RSk），Si∈CS，Sj∈CS，Sk∈CS｝，R表示Si、Sj、SK之間的關(guān)系，定義為：R＝ ｛R∈ （fb，xor，m）｝，fb為先后關(guān)系，xor為異或關(guān)系，m為合并關(guān)系。為了實現(xiàn)對這些由服務(wù)提供商提供的服務(wù)云進行科學(xué)管理以及為用戶提供按需服務(wù)的平臺來實現(xiàn)資源的高度共享，需要一個云服務(wù)平臺對這些海量服務(wù)云進行科學(xué)的組織與管理，實現(xiàn)可利用資源的價值最大化。

1.1.2 基于云服務(wù)平臺的個性化智能服務(wù)分析

在云服務(wù)平臺上，用戶面對海量的服務(wù)云，需要自己尋找所需的服務(wù)云就像在海底撈針，非常困難。因此，為了提高用戶的體驗度，縮短用戶尋找目標所花費的時間，通過平臺主動向用戶提供服務(wù)，實現(xiàn)針對不同用戶的個性化智能推送服務(wù)，是云制造所期待的目標。

當前，由于LED照明行業(yè)是一個新興行業(yè)，市場需求規(guī)模和產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)規(guī)模都比較小，基于以中小型企業(yè)為主，分工都比較明確，應(yīng)對市場變化的能力強，能快速滿足客戶靈活多變的個性化需求，與云制造以用戶為中心向其提供個性化服務(wù)的思想相符，并且這些企業(yè)都有自己的核心業(yè)務(wù)，在業(yè)務(wù)開展過程中都有比較明確的獨立服務(wù)需求，適合新興的云制造模式在該領(lǐng)域的研究與應(yīng)用。下面以用戶需要LED燈具為例分析用戶對服務(wù)的需求。

案例1 有一位用戶需要商務(wù)平臺上的某種類型的產(chǎn)品，如圖1所示。

圖1 粗粒度用戶需求服務(wù)云的構(gòu)成過程

一位用戶需要商務(wù)平臺上的某個燈具，當他進入平臺查看某個燈具后，感覺該燈具的價格不合適、顏色不合適或其他指標不能滿足自己的需求，而他自己對需求也不是很明確，個性化智能引擎需要判斷用戶的偏好，例如用戶更關(guān)注價格，結(jié)合用戶的偏好向用戶推送新的產(chǎn)品集，用戶從推送的結(jié)果中找到了價格合適的產(chǎn)品，這時又覺得顏色不是很喜歡，智能引擎再次結(jié)合用戶的偏好向用戶推送新的產(chǎn)品集合，直到用戶滿意為止。

案例2 有一位用戶需要一批室內(nèi)照明的LED燈具，服務(wù)推送構(gòu)造過程如圖2所示。

圖2 粗粒度服務(wù)推送構(gòu)造過程

圖2為一個粗粒度［13］的根據(jù)用戶需求構(gòu)造的服務(wù)推送過程，根據(jù)用戶所提出的室內(nèi)照明LED燈具需求清單，云服務(wù)平臺將基于用戶描述及用戶的歷史行為，從提供設(shè)計服務(wù)的單位中推送設(shè)計服務(wù)，設(shè)計定稿后再加工，個性化智能引擎將結(jié)合用戶的環(huán)境、場景和地理位置等屬性推送加工制造服務(wù)單位，制造樣品經(jīng)檢驗合格后，再綜合考慮用戶所在地及成本等屬性推送提供配送服務(wù)的單位［14］。

綜上分析可知，上述的兩類構(gòu)造過程具有如下兩個特點［15］：

（1）需求不明確，在服務(wù)構(gòu)造過程中，用戶是以前一步選擇的服務(wù)作為下一步服務(wù)選擇的依據(jù)，服務(wù)是在實時的被確定。

（2）用戶服務(wù)上下文會發(fā)生變化，用戶對服務(wù)的需求不僅僅是隨著服務(wù)應(yīng)用而不斷的變化，而且還隨著用戶所處服務(wù)上下文的變化而變化。

這種以用戶需求為中心的“邊構(gòu)造邊執(zhí)行”的應(yīng)用構(gòu)造方式中有如下需求：在服務(wù)云應(yīng)用構(gòu)造過程中的每一步，個性化智能引擎需要自動推導(dǎo)及捕獲用戶變化的服務(wù)云需求，并主動向用戶推送滿足這些需求的服務(wù)，實現(xiàn)服務(wù)的按需而現(xiàn)［15］。

綜上需求分析可知，為了向用戶提供個性化按需服務(wù)，減少用戶參與度，提高用戶在云服務(wù)平臺的體驗度，需要建立以用戶偏好為出發(fā)點的個性化智能云服務(wù)平臺。該個性化智能云服務(wù)平臺可定義為

式中，U為用戶偏好；A為用戶當前的執(zhí)行動向；CS為可信服務(wù)云集合；C為服務(wù)云間的約束；F為推送方法；SC為個性化云服務(wù)結(jié)果集合。

1.1.3 面向用戶偏好的智能云服務(wù)平臺個性化服務(wù)模式

基于云服務(wù)平臺的面向用戶偏好的個性化智能推送服務(wù)的目的是：在用戶還沒有完全明確或確定下一步的需求時，云服務(wù)平臺個性化智能推送服務(wù)引擎，能夠根據(jù)用戶的偏好主動向用戶提供服務(wù)，幫助用戶明確或確定下一步的需求，使用戶免于在海量服務(wù)云中苦尋自己所要服務(wù)云的煩惱，降低用戶的參與度，提高用戶的體驗度。服務(wù)模式如圖3所示。

圖3 基于云服務(wù)平臺的個性化智能服務(wù)模式

基于云服務(wù)平臺的個性化智能服務(wù)模式中，用戶在不明確自己下一步需求的情況下［15］，平臺上個性化智能引擎通過用戶的上下文信息捕獲分析用戶的當前需求，從海量的服務(wù)云中主動向用戶推送服務(wù)，實現(xiàn)服務(wù)按需所現(xiàn)，最終與用戶一起完成用戶的需求。

1.2 面向用戶偏好的智能云服務(wù)平臺個性化服務(wù)體系架構(gòu)

為了建立實現(xiàn)向用戶提供個性化智能服務(wù)模式的云服務(wù)平臺，研究設(shè)計了一個面向用戶偏好的智能云服務(wù)平臺個性化服務(wù)體系架構(gòu)，如圖4所示。

體系架構(gòu)分為五層，分別是用戶層、應(yīng)用層、云服務(wù)管理層、云端服務(wù)多樣化接入層和物理資源層［16］。

（1）用戶層。主要有普通用戶群和企業(yè)群兩類用戶。為了滿足個體用戶和企業(yè)用戶的需求，在為兩類用戶提供服務(wù)時，用戶交互的界面會具有各自的特點。

（2）應(yīng)用層。主要包括基于用戶偏好的智能服務(wù)引擎和平臺業(yè)務(wù)管理軟件?；谟脩羝玫闹悄芊?wù)引擎涉及的關(guān)鍵技術(shù)主要有用戶偏好收集與建模、用戶偏好多屬性匹配推送、服務(wù)展示與交互和用戶定制與推送。平臺業(yè)務(wù)管理主要有客戶關(guān)系管理、協(xié)同分銷、產(chǎn)品協(xié)同服務(wù)、服務(wù)云共享和物流規(guī)劃等。

圖4 面向用戶偏好的智能云服務(wù)平臺個性化服務(wù)體系架構(gòu)

（3）云服務(wù)智能管理層。支撐智能云服務(wù)管理的主要模塊有基于本體的服務(wù)云構(gòu)建、基于本體的云服務(wù)搜索匹配、云服務(wù)組合設(shè)計與評估、云服務(wù)流程定制、云服務(wù)質(zhì)量預(yù)測、云服務(wù)執(zhí)行與監(jiān)控、云服務(wù)容錯恢復(fù)、云服務(wù)評價以及云服務(wù)計費。

（4）云端服務(wù)多樣化接入層。各類資源接入云服務(wù)平臺的方式主要有4種，分別是：RFID、有線傳感網(wǎng)、無線傳感網(wǎng)和接入適配器。對接入的虛擬化資源按領(lǐng)域、功能等屬性交叉分類，實現(xiàn)服務(wù)化。

（5）物理資源層。物理資源主要有兩大類，分別是制造資源和制造能力，也包括提供配套的云存儲以及其他可用社會閑散資源。這些可信資源是支撐平臺能夠正常運行的資本。

根據(jù)以上設(shè)計的體系架構(gòu)，實現(xiàn)面向用戶偏好的智能云服務(wù)平臺的個性化服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)處于應(yīng)用層，主要包括用戶偏好收集及建模、基于用戶偏好的多屬性匹配智能推送算法和服務(wù)云可視化展示及交互。

2 面向用戶偏好的個性化智能云服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)

2.1 基于本體的用戶偏好進化服務(wù)需求建模研究

針對用戶偏好建模的主要任務(wù)及核心技術(shù)，建立的用戶偏好服務(wù)需求模型如圖5所示。

圖5 建立用戶偏好服務(wù)需求模型的過程

（1）用戶偏好收集。在云服務(wù)平臺上為了提供面向用戶的按需服務(wù)，在向用戶主動推送服務(wù)之前，必須收集用戶的偏好，才能提供有效的個性化服務(wù)。用戶偏好主要分為顯示偏好和隱式偏好［17］。用戶偏好的信息主要有以下五類：①用戶輸入查詢需求服務(wù)云的關(guān)鍵詞；②與用戶收藏夾中類似及相關(guān)的服務(wù)云；③用戶消費過的服務(wù)云及與被消費相似的服務(wù)云；④用戶瀏覽過的服務(wù)云及與被瀏覽相似的服務(wù)云；⑤用戶定制的服務(wù)云及與定制相似的服務(wù)云。

針對以上的用戶偏好信息，顯示偏好收集方式是主動方式，需要用戶不斷地參與平臺的交互，這將降低用戶的體驗度，不利于用戶的保留；隱式偏好收集方式是被動方式，用戶的參與頻率會很低，主要是采取基于用戶動態(tài)行為的數(shù)據(jù)挖掘方式。

用于隱式偏好收集中的用戶動態(tài)行為挖掘規(guī)則主要有：①用戶對可視化服務(wù)云的點擊次數(shù)；②用戶在該服務(wù)云上停留的時間；③用戶對該服務(wù)云特征部分的操作；④用戶對該服務(wù)云相關(guān)屬性的了解程度；⑤根據(jù)過往服務(wù)云消費記錄挖掘出的相關(guān)服務(wù)云。

（2）用戶偏好特征表示。在云服務(wù)平臺上具有各種類型的海量服務(wù)云，這些服務(wù)云之間或許從邏輯上、功能上具有相似性，為了更好地消除服務(wù)語義的歧義性，結(jié)合對服務(wù)云的多屬性分類方式構(gòu)建面向服務(wù)云的用戶偏好本體，以建立更準確的用戶偏好特征數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在構(gòu)建用戶偏好本體時，除了需要考慮服務(wù)云的特征，還需要考慮用戶顯示需求和隱式需求之間的關(guān)系，通過建立顯示需求向量和隱式需求向量，應(yīng)用曲線擬合的方法對用戶偏好特征本體進行優(yōu)化，將基于顯隱融合的用戶偏好特征本體，作為建立可計算模型的輸入。

（3）用戶偏好模型的學(xué)習(xí)和更新。心理學(xué)研究表明，人的記憶會隨著時間的延續(xù)而逐漸被遺忘，當環(huán)境或場合的改變使得記憶中的某些信息長期不被利用時，這些信息就會逐漸被遺忘，即人的偏好會隨著時間的推移和場景的變化而逐漸發(fā)生變化［18］。因此，基于本體的用戶偏好特征模型，應(yīng)該是處于不斷變化過程中的模型，為了刻畫模型的變化，必須建立基于隨時間推移和場景變化的偏好特征詞權(quán)值衰減函數(shù)，其表達式為

式中，newvalue為特征詞新權(quán)值；oldvalue為原有值；w為場景發(fā)生變化對偏好影響的權(quán)值；Mdate為上一次訪問到現(xiàn)在的天數(shù)；D為調(diào)節(jié)常數(shù)，表示偏好完全衰減為0的天數(shù)。

基于以上用戶偏好變化函數(shù)，就能構(gòu)建基于本體特征詞的可演化和不斷修正的用戶偏好模型。

2.2 面向用戶偏好的個性化智能云服務(wù)研究

個性化智能云服務(wù)的本質(zhì)，是把傳統(tǒng)的用戶主動尋找所需服務(wù)云轉(zhuǎn)變?yōu)楸粍拥亟邮芷脚_推送的服務(wù)云，即把僅僅是“如何發(fā)現(xiàn)”的“服務(wù)組合”問題，轉(zhuǎn)變?yōu)槭紫仁恰鞍l(fā)現(xiàn)什么”，然后才是“如何發(fā)現(xiàn)”的“服務(wù)推送”問題。因此，實現(xiàn)個性化智能云服務(wù)的主要實現(xiàn)模式是推送，推送的內(nèi)容分別是用戶主動定制的服務(wù)云和根據(jù)其偏好預(yù)測的服務(wù)云。為了實現(xiàn)以上個性化智能服務(wù)云的推送，除了需要可信的用戶偏好模型外，還需要高質(zhì)量、高效率的推送算法。因此，需要通過分析傳統(tǒng)個性化推薦技術(shù)中存在的問題，結(jié)合云服務(wù)平臺上服務(wù)云所具有的特征，研究設(shè)計面向用戶偏好的個性化智能云服務(wù)推送算法。

2.2.1 基于用戶執(zhí)行動向的多屬性個性化服務(wù)推送原理

當用戶需要消費某個服務(wù)云，但其需求并不十分明確時，需要邊找邊看來最終確定自己的需求。在云服務(wù)平臺上可能存在很多類似的服務(wù)云，如果讓用戶主動地尋找服務(wù)云，那么其面對海量的類似服務(wù)云，用戶主動尋找就會變得非常困難。此時，個性化的智能推送就顯示出巨大的優(yōu)勢，能使用戶輕松地找到所需的服務(wù)云。圖6所示為基于上述理念的用戶需求消費服務(wù)云的服務(wù)應(yīng)用構(gòu)造過程。

圖6 用戶消費服務(wù)云的服務(wù)構(gòu)造

在以上類型服務(wù)云的消費過程中，基于用戶執(zhí)行動向的多屬性智能推送算法，將用戶偏好可計算模型、用戶當前的執(zhí)行動向（可能要關(guān)注某個屬性或某幾個屬性，如價格、外形、適用范圍等）做為用戶偏好輸入，其過程需要研究并設(shè)計推薦算法F，以幫助引導(dǎo)完成用戶最終消費。

2.2.2 面向用戶需求偏好的云服務(wù)鏈構(gòu)造的個性化服務(wù)推送原理

當用戶向云服務(wù)平臺提交了一個需求申請后，該申請需要經(jīng)過3個階段的工作才能完成，分別是設(shè)計、制造和配送。當需求處于設(shè)計階段時，在個性化智能推送時需要考慮用戶的需求描述，如外形、價格等；當需求處于工藝規(guī)劃階段時，需要根據(jù)設(shè)計的需求來推送工藝規(guī)劃服務(wù)云；工藝規(guī)劃服務(wù)云確定后，在生產(chǎn)計劃階段，需要根據(jù)工藝規(guī)劃的需求推送生產(chǎn)計劃階段的服務(wù)云；在加工制造與配送服務(wù)云的推送階段，除了需要考慮上一階段的輸出外，還需要考慮用戶所在地等屬性的推送。根據(jù)各個階段的服務(wù)云推送，從推送候選集合中逐一構(gòu)建多條服務(wù)云鏈，再結(jié)合用戶的偏好對構(gòu)建的服務(wù)云鏈進行排序推薦。云服務(wù)鏈構(gòu)造及服務(wù)推送過程如圖7所示。

圖7 云服務(wù)鏈構(gòu)造及服務(wù)推送過程

在圖7所描述的服務(wù)云消費過程中，用戶的需求完全是根據(jù)邊走邊看的方式，通過服務(wù)推送逐一構(gòu)造服務(wù)云的方法來完成最終的用戶消費。在推送每個階段的服務(wù)云時，除了需要接受來自上一階段的服務(wù)輸出外，還需要考慮用戶環(huán)境及偏好等多條件來構(gòu)造該階段的推送輸入條件；在服務(wù)云鏈的推送構(gòu)造時，需要根據(jù)用戶偏好的側(cè)重點，對推送的候選集進行排序，并將其作為服務(wù)云鏈的輸出。

2.3 面向用戶偏好的云服務(wù)可視化展示及交互研究

可視化（visualization）技術(shù)是利用計算機圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來，并進行交互處理的理論和方法［19］。近年來，隨著 Web Service技術(shù)以及計算機相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，Web服務(wù)可視化研究也成為一個焦點。服務(wù)可視化要達到的目標是：服務(wù)友好、真實、易理解和易操作。服務(wù)可視化主要分為服務(wù)過程的可視化、服務(wù)結(jié)果的可視化，以及單個具有獨立向外提供服務(wù)能力的服務(wù)可視化，通過對服務(wù)的可視化，可以幫助用戶理解服務(wù)。

云服務(wù)平臺中的服務(wù)云是云服務(wù)平臺提供對外服務(wù)的基礎(chǔ)，它能幫助用戶更好的理解服務(wù)云。通過服務(wù)可視化技術(shù)，可更好地展示云服務(wù)平臺的優(yōu)勢，推動其在各方面的廣泛應(yīng)用。平臺云服務(wù)可視化展示與交互研究的重點是，根據(jù)用戶偏好，推送用戶需要的可視化與交互服務(wù)云?？梢暬c交互過程如圖8所示。

圖8 云服務(wù)可視化展示與交互

由圖8可見，用戶可選擇結(jié)果集中的服務(wù)云，通過可視化中間件查看服務(wù)云及其測試執(zhí)行結(jié)果，用戶也可以通過不斷地調(diào)整參數(shù)來查看服務(wù)云可能的執(zhí)行結(jié)果集，直觀地理解服務(wù)云。當用戶從測試結(jié)果窗口中發(fā)現(xiàn)該服務(wù)云不能滿足需求時，用戶可以重新從推送結(jié)果集中選擇，實現(xiàn)基于可視化的服務(wù)云交互。

3 結(jié)束語

本文定義了支持個性服務(wù)模式的云服務(wù)平臺，并研究了云服務(wù)平臺上面向用戶偏好的個性化服務(wù)模式。為了實現(xiàn)支持個性化服務(wù)模式的云服務(wù)平臺，設(shè)計了它的體系架構(gòu)，研究了其涉及的核心關(guān)鍵技術(shù)。包括：支持個性化服務(wù)推送的用戶偏好模型，基于用戶執(zhí)行內(nèi)容的多屬性智能推送原理，面向用戶偏好的云服務(wù)鏈的推送構(gòu)造原理和云服務(wù)可視化的展示與交互。

今后研究的重點是，對智能云服務(wù)平臺個性化服務(wù)進行全方位研究，為云制造的發(fā)展提供理論支撐。另外，為了使研究成果能夠得到及時的實踐驗證以及為云制造的商業(yè)化應(yīng)用探路，我們已與相關(guān)的企業(yè)和機構(gòu)形成了戰(zhàn)略合作聯(lián)盟，建立了校企合作基地及LED協(xié)同商務(wù)平臺（www.led－incubator.com），為面向用戶偏好的智能云服務(wù)平臺研究打下基礎(chǔ)。

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