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[研究目的]现有科技服务平台中科技服务资源数量指数级增长、服务质量多样化,以及企业用户需求难以量化。为解决科技服务平台企业用户与服务资源间的精准匹配问题,提出一种基于企业用户需求的科技服务资源综合推荐算法(EURSTS)。[研究方法]综合考虑科技服务特殊属性和企业背景信息,采用模糊模型量化信息和综合相似度求解,对企业用户和科技服务资源进行匹配推荐。[研究结论]通过与CB算法、基于服务QoS算法的对比说明EURSTS算法能显著的改善推荐效果,其准确率平均提升了30.1%~37.1%,召回率平均提升了0.1%~7.9%,验证了该算法的有效性。 相似文献
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针对目前科技服务数据管理中普遍存在的数据标准多样化、壁垒多,数据交互及时性与安全性难以得到保障等问题,综合考虑安全性、易用性和可扩展性等,在科技服务数据管理中融入区块链即服务(BaaS)架构和思想方法构建数据共享系统结构,基于系统结构和数据分类结构构建数据共享实现机制。基于此机制,根据数据交互流程设计出科技服务数据分类结构,实现对数据整合及其所有权确定;利用智能合约和加密密钥实现对数据的有效检索和共享,并保证数据共享过程中的安全性和隐私性。研究以期为科技服务业的创新发展及其数据管理标准化提供参考。 相似文献
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