基于深度可分离卷积DSC-NCF模型的数字经济下智能制造销售订单推荐算法优化机制研究

本研究针对智能制造企业在数字经济背景下销售订单管理效率低下、客户需求响应滞后等痛点，创新性地提出融合深度可分离卷积的神经协同过滤（DSC-NCF）算法。通过Ali-CCP数据集验证，该算法在准确率（0.91）、召回率（0.92）、F1值（0.94）和AUC（0.99）等关键指标上显著优于传统NCF和FM模型，为智能制造企业实现数据驱动的精准决策提供了可落地的技术方案，同时为数字经济驱动产业升级提供了理论支撑。

　　

在数字经济浪潮席卷全球的背景下，传统制造业正面临前所未有的转型压力。智能制造作为数字经济与制造业深度融合的产物，其核心挑战在于如何通过智能技术实现生产效率和客户满意度的双重提升。然而，当前智能制造企业的销售订单管理系统普遍存在响应滞后、资源错配等问题，特别是在动态市场环境下，传统算法难以精准捕捉用户与产品的复杂交互关系。

广东科技大学的研究团队在《Scientific Reports》发表的最新研究中，构建了基于深度可分离卷积的神经协同过滤（DSC-NCF）模型。该研究创新性地将深度可分离卷积模块引入神经协同过滤（NCF）框架，结合Item2Vec词嵌入模型，开发出能够实时处理多模态数据的智能推荐平台。实验采用阿里巴巴点击转化预测（Ali-CCP）数据集，通过对比FM、标准NCF等基线模型，系统验证了DSC-NCF在特征提取和动态适应方面的优越性。

关键技术方法包括：1）基于Item2Vec的用户行为序列建模，通过Skip-Gram架构生成64维物品向量；2）深度可分离卷积模块设计，采用3×3卷积核分层提取用户-物品交互特征；3）多模态数据融合机制，整合实时生产调度、库存状态等业务数据；4）在线-离线协同计算架构，实现毫秒级响应。

【研究结果】

1. 1.

   算法性能比较：在100训练周期时，DSC-NCF的准确率（0.91）较NCF提升4.6%，召回率（0.92）较FM提升15%。其AUC值达0.99，证明具有极强的正负样本区分能力。

   
2. 2.

   特征提取优化：Item2Vec在F1值（0.89）和训练效率（2.1小时）上均优于LSTM和GraphSAGE，验证了其适用于工业场景的轻量化特性。

3. 3.

   过拟合分析：训练集与测试集性能差异小于1%，表明模型具有良好泛化能力。如图8所示，测试集准确率（0.908）与训练集（0.912）高度一致。

   

【结论与意义】

该研究通过三重创新机制解决了智能制造订单管理的核心痛点：1）深度可分离卷积模块显著提升模型对动态数据的实时处理能力；2）多模态融合框架实现了用户行为与生产约束的联合建模；3）业务逻辑层嵌入确保推荐结果符合企业实际策略。这不仅为智能制造企业提供了可落地的订单优化方案，更构建了"数据驱动-算法优化-产业升级"的理论闭环，对推动制造业数字化转型具有重要实践价值。未来研究可进一步探索强化学习与边缘计算的结合，以应对超大规模并发请求的工业场景需求。