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1. 研究目的与意义（文献综述）
随着云计算、物联网、面向服务的架构(service-orientedarchitecture，简称 soa)等新一代信息技术的不断发展及其与制造业的不断融合，云制造[1]的概念应运而生。在云制造环境下，企业通过对制造服务的封装、发布、发现、评价，把网下海量的、异构和分布式的“物化”生产制造资源紧密连接起来，从而快速构建具有竞争力的制造服务供应链流程，全面提升企业的资源配置效率和整体竞争力。因此，云制造已成为我国生产型制造业向服务型制造业转变与升级的新引擎[2]。
但是，云制造环境下服务个性化推荐与组合优化仍存在着一些问题。目前，在个性化推荐方面，基于协同过滤的个性化推荐方法已经广泛地应用到各个领域，本文主要考虑的是在制造服务方面的应用，但是这种方法也存在几个典型的缺陷，如评分矩阵的稀疏性问题、冷启动问题，而且用户对制造服务的评分具有较大的不确定性和模糊性[3]，在这种情况下进行推荐很难保证推荐的准确性进而导致无法满足用户的需求。另外，随着制造环境的动态变化和用户需求的多样化，大多数企业都难以利用自己有限的资源和能力来满足用户复杂的需求[4]，而且在过去大多数研究者主要集中在如何选择合适的制造服务以形成最佳的制造服务组合这一问题上，最后使用qos值进行评估，却忽略了qos值的模糊性和复杂性。
2. 研究的基本内容与方案
本文在已有的云制造、知识管理、评价决策等方面的研究成果基础之上，以研究在用户对制造服务评分具有较大的不确定性和模糊性时，如何通过改进已有的算法让推荐方法更准确，以及在制造服务组合优化中考虑到云制造的复杂性和模糊性，导致服务组合优化过程中 qos 属性的实际值与理论值存在着偏差，通过建立相应的模型，改进已有的优化算法来提升求解制造服务组合优化问题的效果，从而实现用户复杂的个性化需求。并通过多组对比实验来验证提出方法的有效性和可行性。
2．研究（设计）的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施
3. 研究计划与安排
第1-3周完成开题报告和英文翻译
第4-8周完成总体方案
第9-11周完成系统设计
4. 参考文献（12篇以上）
[1] 李伯虎,张霖,王时龙.云制造—面向服务的网络化制造新模式[j].计算机集成制造系统, 2010b, 16(1): 1-7.
[2] 徐松.云制造环境下服务个性化推荐与组合优化研究[d].浙江财经大学,2016.
[3] 赵宏霞,王新海,杨皎平.基于模糊推理的web客户需求协同过滤推荐算法[j].情报杂志,2011,30(01):174-177.
