基于卷积神经网络的业务流程推荐算法研究

发布时间：2017-12-10 02:20

  本文关键词：基于卷积神经网络的业务流程推荐算法研究

  更多相关文章： 业务流程 推荐算法 图编辑距离 字符串编辑距离 卷积神经网络

【摘要】：业务流程管理是现代企业信息化发展的重要组成部分,高效而精准的业务流程建模是现代企业在应对频繁变化的市场需求时的必然要求。由于人工建模复杂性较高并且需要投入大量的人力物力,所以业界对于辅助流程建模技术的需求日益迫切。业务流程推荐是目前国内外最有效的辅助流程建模技术之一。传统的业务流程推荐算法主要是基于相似度匹配的思想,其中基于图编辑距离(graph edit distance,GED)的推荐算法以流程图的编辑距离作为相似性度量指标,而基于字符串编辑距离(string edit distance,SED)的推荐算法则以流程图的最小DFS编码的字符串编辑距离作为度量指标。但是,这些算法普遍面临推荐实时性差、准确率不够高的挑战。本文针对此问题提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的业务流程推荐算法。本文首先对业务流程推荐问题进行了规范而形象的定义,在此基础上研究了已有的业务流程推荐系统的总体架构,并对其线下挖掘和线上推荐模块进行了重点分析。接着,本文对真实的业务流程数据集进行了分析,总结了数据预处理方法和数据特性。最后,结合传统算法的不足以及数据集的特征,本文设计了基于卷积神经网络的业务流程推荐算法,并将其应用于预处理之后的真实数据集上进行交叉验证实验。实验结果表明,本文提出的算法在推荐实时性和准确率上取得了较好的效果。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.3;TP183

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本文编号：1272768