采用协同过滤技术进行工作流活动推荐

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采用协同过滤技术进行工作流活动推荐

6 m% M! z( c( m8 r) b摘要:为解决企事业单位的流程变动问题,利用正常实例和异常实例信息向当前不完整实例推荐下一可能执行的活动.由于每个工作流实例是一个活动名称序列,它们不能直接参与数值运算,需首先将序列中每个活动出现的顺序以数值的形式表示出来,最终将实例库转换成矩阵形式,该矩阵类似于推荐系统中的User-ltem矩阵,以便于实例间相似度计算.最后,从实例库中筛选出与当前不完整实例相似性高的完整实例,利用这些实例的信息构造出活动列表,作为推荐结果.实验结果及对比分析表明:我们的活动推荐算法是可行的和有效的.
! @$ u# P( x& v. t关键词:协同过滤;活动推荐;推荐系统;工作流活动;工作流实例

# E5 C% b7 R& ?1 引言
( z7 p: z& s2 B6 g& A8 w) \# d: P工作流技术"已经在一些领域得到了应用,且应用领域越来越广泛,例如,汽车制造[2'、电子商务[3'、医疗"、电子政务[5.6]等.随着市场经济的快速发展及大数据、云计算等技术的普及,企业或组织的流程变动日益成为突出问题.采用智能化技术适应流程变动成为对工作流技术的一个必然要求7.流程变动分为两种，一是模型的变动,另一个是实例的变动.针对模型变动，一些方法[8~1"]利用先前保存的模型库对当前建模的模型进行建模任务推荐,从而重用先前建模信息,以加速建模过程;而实例变动研究较少,因而是本文的主要研究内容.
传统工作流管理系统假定工作流模型事先完全确定,当业务流程不发生变化的情况下它是可行的.事实上,掌控全部流程信息是困难的.信息管理系统则没有包含任何流程信息,不能从流程管理方面支持企业或组织高效率运转.上述两种系统的过渡地带就存在着这样的系统,其需要流程信息,但这些流程信息不太明确又经常变动;或者说,纵然预先定义的模型已经覆盖了系统大部分实例,但受各种情况的影响总会出现特殊实例.这类系统如采用传统方法管理流程,就会陷入“流程变动”的泥潭里.为了解决这类系统面临的流程变动问题,本文综合利用系统积累下来的正常实例和

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