發(fā)布時(shí)間：2018-05-05 19:00

  本文選題：序列模式 + Markov模型��； 參考：《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2017年02期

【摘要】：鑒于傳統(tǒng)的流程管理與知識(shí)管理相互獨(dú)立,難以為流程參與者提供充分的知識(shí)支持,提出一種基于知識(shí)模式挖掘的流程知識(shí)推薦系統(tǒng)。將流程日志和知識(shí)學(xué)習(xí)日志集成,創(chuàng)建流程案例庫。根據(jù)角色信息和問題描述文本對流程案例建模,使用基于案例的推理挖掘參與者面對新問題時(shí)的知識(shí)主題需求。使用Markov模型和序列模式算法挖掘面向主題的知識(shí)學(xué)習(xí)模式,為參與者提供符合學(xué)習(xí)習(xí)慣的知識(shí)序列。通過某軟件開發(fā)流程數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法在流程知識(shí)推薦中的可行性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法具有較好的準(zhǔn)確率和召回率。
[Abstract]:Because traditional process management and knowledge management are independent of each other, it is difficult to provide sufficient knowledge support for process participants. A process knowledge recommendation system based on knowledge pattern mining is proposed. Process log and knowledge learning log are integrated to create process case base. Based on the role information and problem description text, the process case is modeled, and CBR is used to mine the knowledge topic requirements of participants when facing new problems. The Markov model and sequential pattern algorithm are used to mine the topic oriented knowledge learning pattern to provide participants with knowledge sequences that conform to the learning habits. The feasibility of the proposed algorithm in process knowledge recommendation is verified by the experiment of a software development process data set. The experimental results show that the proposed method has good accuracy and recall rate.
【作者單位】： 復(fù)旦大學(xué)上海市數(shù)據(jù)科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;復(fù)旦大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：上海市浦江人才計(jì)劃資助項(xiàng)目(14PJC017) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71071038)~~
【分類號(hào)】：TP391.3

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