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作者：朱海;谭文安;郭凯;
单位：南京航空航天大学计算机科学与技术学院;上海第二工业大学计算机与信息工程学院;河南科技大学管理学院;河南省有色金属协同创新中心;
摘要：随着云制造模式及相关技术的发展，越来越多的服务提供者在云平台上发布并提供云服务业务。客户如何在大量功能相似、服务质量相近的云制造服务中检索并选择合适的云服务，已成为云平台运行过程中的难题。将服务关系与服务特征相结合，将制造过程中的协作关系引入服务哈希编码，对制造服务生成二进制编码，提出一种基于图卷积的云制造服务编码检索算法，通过采用汉明距离等方法度量服务间相似性，筛选服务候选集，提高算法效率。实验结果表明：该算法能够准确、有效地为服务平台上的客户提供良好的制造服务候选集。
关键词：云制造;;图卷积;;服务检索;;哈希编码;;深度学习
基金资助：国家自然科学基金项目(61672022,U1904186);; 上海市研究生教育学会研究课题(ShsgeG202207);; 河南省软科学研究项目(212400410019)
