采用协同过滤技术进行工作流活动推荐

发布时间：2019-04-17 07:50

【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-Item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.
[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.
【作者单位】： 中山大学数据科学与计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61300095) 广东省自然科学基金(No.S2012040011123) 广东省教育厅高校优秀青年创新人才培育(No.2012LYM-0065)
【分类号】：TP391.3

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