【摘要】：為解決企事業(yè)單位的流程變動問題,利用正常實(shí)例和異常實(shí)例信息向當(dāng)前不完整實(shí)例推薦下一可能執(zhí)行的活動.由于每個工作流實(shí)例是一個活動名稱序列,它們不能直接參與數(shù)值運(yùn)算,需首先將序列中每個活動出現(xiàn)的順序以數(shù)值的形式表示出來,最終將實(shí)例庫轉(zhuǎn)換成矩陣形式,該矩陣類似于推薦系統(tǒng)中的User-Item矩陣,以便于實(shí)例間相似度計(jì)算.最后,從實(shí)例庫中篩選出與當(dāng)前不完整實(shí)例相似性高的完整實(shí)例,利用這些實(shí)例的信息構(gòu)造出活動列表,作為推薦結(jié)果.實(shí)驗(yàn)結(jié)果及對比分析表明:我們的活動推薦算法是可行的和有效的.
[Abstract]:In order to solve the problem of process change in enterprises and institutions, the information of normal instance and abnormal instance is used to recommend the next possible activity to the current incomplete instance. Because each workflow instance is a sequence of activity names, and they can not directly participate in numerical operations, it is necessary to first represent the order in which each activity appears in the sequence in the form of numeric values, and finally convert the instance library to a matrix form. This matrix is similar to the User-Item matrix in the recommendation system, so it is convenient to calculate the similarity between instances. Finally, a complete instance with high similarity to the current incomplete instance is selected from the case library, and a list of activities is constructed by using the information of these instances as a recommendation result. Experimental results and comparative analysis show that our activity recommendation algorithm is feasible and effective.
【作者單位】： 中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61300095) 廣東省自然科學(xué)基金(No.S2012040011123) 廣東省教育廳高校優(yōu)秀青年創(chuàng)新人才培育(No.2012LYM-0065)
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2459241