[发明专利]一种个人定制需求的群组融合方法

说明书

本发明针对目前服务计算模式蓬勃发展的环境下，大量差异化个人定制需求无效化积压的问题，提出了一种将一定规模个人定制需求融合成具备一定相似度的群组定制需求的方法，群内成员满意度均能达到阈值，更容易吸引服务提供商参与提供服务。方法包括下列步骤：1)需求模型描述；2)相似度计算；3)群组构建；4)需求融合。本方法基于平均成组需求量优化策略构建群组，简化了遍历所有分组可能的冗杂过程。案例研究表明了本方法的可行性和有效性。本方法高效且可执行度高，为实际应用的群组融合方法提供了支持，也为拓宽服务计算模式的发展空间提供了可能。

技术领域

本发明涉及个人定制需求的群组融合方法，属于互联网和软件工程领域。

背景技术

服务计算模式为人们在新时代更加开放的网络环境下，通过服务调用来满足各自需求打开了一扇便捷之门。随着近些年服务计算模式在各行各业各领域的蓬勃发展，线上选择线下使用这一服务调用形式的支持使得服务从web服务扩展到旅游、餐饮等众多行业领域，从而增加了大量的个人用户定制需求。然而当大量的个人用户定制需求出现时，因为其彼此的差异，现有的服务资源往往难以同时满足他们，单个服务定制的高昂陈本又令用户望而却步，这就导致了大量的个人定制需求得不到响应，形成了无效化的积压。

研究根据个人定制需求融合成组的方法能有效的解决上述无效化积压的问题，使服务提供商和个人用户间更加趋于供需平衡，使用户获得了更好的服务体验，也使服务提供商收获了更大的经济效应。事实上，虽然庞大的个人定制需求彼此千差万别，但当他们的基数增长到一定程度时，这些庞大的个人定制需求中往往就能找到一定的共性，利用这些共性，设计合理高效的算法，便可以将彼此具有一定相似度和满意度的个人定制需求们融合成组。基于此，本专利提出了一种个人定制需求的群组融合方法。

发明内容

本发明要解决的问题是：针对彼此间存在差异，且具有一定规模的个人定制需求们，以尽可能使成组后组内成员一定程度相似，且其满意度都能达到阈值为目标，给出一种个人定制需求的群组融合方法。方法包括需求模型描述、相似度计算、群组构建和需求融合四个核心步骤。具体如下：

1.需求模型描述。

对于具体的服务定制需求而言，一般从该需求在不同属性上的预期值、该需求对不同属性的权重以及该需求的具体定制数量三个方面来描述它。

(1)需求模型在不同属性上的预期值描述

为了描述某具体服务定制需求在不同属性上的预期值，我们首先需要用某种形式描述出全体属性的全体可能取值域。需要说明的是，不同的属性往往有不同的特性，比如正向或负向、文本或图片、定性或定量等等，我们可以用不同范围大小的集合来简化描述这些不尽相同的特性。譬如，一号属性名为方向，有且仅有正向或负向两种取值，在算法中，便可将一号属性用数组[1，2]进行描述，其中1代表一号属性取正向，2代表一号属性取负向；又譬如，二号属性名为颜色，有且仅有红色，绿色，蓝色三种取值，在算法中，便可将二号属性用数组[1，2，3]进行描述，其中1代表二号属性取红色，2代表二号属性取绿色，3代表二号属性取蓝色；以此类推，设x号属性有且仅有y种取值，那么便可将x号属性用数组[1，2，...，y]进行描述，数组中的元素即为y以内的自然数集合，每个数值代表了x号属性的一种取值可能。

实际中，针对某个属性而言，用户给出的服务定制需求在该属性上的描述大多是若干预期值或是一个区间，譬如，对上例中的颜色属性而言，一个服务定制需求的描述可能是[2，3]，显然[2，3]是颜色属性全体值域集合[1，2，3]的子集。结合以上，服务定制需求中对各属性的预期值可以用各属性全体值域集合的子集合的形式予以描述。

(2)需求模型在不同属性上的权重描述

服务定制需求在不同属性上的权重代表了该需求对不同属性的偏好，比如，有的用户觉得颜色比较重要，有的用户觉得价格比较重要。不同的用户需求偏好可以量化为不同的权重值。