面向需求漂移的大数据联盟可拓服务模型

用户需求漂移和服务供给失衡矛盾是制约大数据联盟发展核心问题之一。在当前服务经济发展新常态的大背景下,联盟服务供需能否有效匹配对于提高联盟运行效率、获取竞争优势等具有重要现实意义。本文利用模糊粗糙集、SVM、可拓理论进一步深入探究联盟服务供需匹配问题:一是在描述用户时序需求基础上,追踪和刻画用户需求漂移网络,二是提出一种基于模糊粗糙集和SVM集成的方法,实现对漂移网络中用户核心需求的识别,三是通过引入可拓理论构建大数据联盟的可拓服务模型。结果表明:针对大数据服务过程中用户需求随着时间进程发生漂移的现象,将基于模糊粗糙集的SVM需求识别器和可拓服务建模的方式相结合,能够更好地契合用户的动态需求,有助于联盟为需求漂移的用户提供有针对性的服务方案。