基于知识模式挖掘的流程知识推荐系统

发布时间：2018-05-05 19:00

  本文选题：序列模式 + Markov模型　； 参考：《计算机集成制造系统》2017年02期

【摘要】：鉴于传统的流程管理与知识管理相互独立,难以为流程参与者提供充分的知识支持,提出一种基于知识模式挖掘的流程知识推荐系统。将流程日志和知识学习日志集成,创建流程案例库。根据角色信息和问题描述文本对流程案例建模,使用基于案例的推理挖掘参与者面对新问题时的知识主题需求。使用Markov模型和序列模式算法挖掘面向主题的知识学习模式,为参与者提供符合学习习惯的知识序列。通过某软件开发流程数据集的实验验证了所提算法在流程知识推荐中的可行性,实验结果表明该方法具有较好的准确率和召回率。
[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.
【作者单位】： 复旦大学上海市数据科学重点实验室;复旦大学软件学院;
【基金】：上海市浦江人才计划资助项目(14PJC017) 国家自然科学基金资助项目(71071038)~~
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1848912