为了解决实际情况下制造服务系统的推荐问题，考虑服务属性的不确定性和用户偏好的不稳定性，本文结合了时间衰减函数与协同过滤算法，提出了一种改进协同过滤算法的制造服务推荐方法。首先，利用服务用户和制造服务之间的偏好和评分关系建立服务间的综合相似度；其次，考虑到时间因素对用户偏好度的影响，采用时间衰减函数为不同时间段的服务评分分别赋予不同的权重，修正服务偏好度并预测缺失的QoS评分，最后生成个性化制造业务推荐。实验结果表明，改进后的方法优于传统的协同过滤算法。
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