位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
一种基于近距离最大子图优先的业务流程推荐技术
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:计算机学报
  • 时间:2013
  • 页码:263-274
  • 分类:TP319[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江大学计算机科学与技术学院,杭州310027
  • 相关基金:国家科技支撑计划(2012BAH06F02,2011BAD21B02); 国家自然科学基金(61272129); 教育部博士点基金(20110101110066)资助
  • 相关项目:云计算环境下的服务动态组合及其优化技术的研究
中文摘要:

业务流程的动态性和不确定性,为企业流程建模过程带来了巨大挑战,传统基于流程挖掘或流程检索的方式在一定程度上提高了建模的智能性,但仍需大量人工参与,如何更大程度地提高业务流程建模效率和准确度成为当前企业亟待解决的问题.论文借鉴传统推荐技术思想,提出了一种业务流程推荐技术,该技术以业务流程资源库作为出发点,利用图挖掘方法进行流程模式的提取,基于近距离最大子图优先的流程匹配策略对参考流程与流程模式的相同性进行判断,进而选取相关候选节点集作为推荐结果.基于业务流程推荐系统原型JTangWFR,通过对比现有相关技术表明,文中方法能够支持实际应用中的复杂流程结构,其效率和准确度方面能够满足实际应用的需求.

英文摘要:

The frequent changes of custom demands and the professionalization of the business process both bring huge challenges for the enterprise workflow modeling or design. Traditional methods for improving process design, such as process mining and process retrieval, still involve much manual work. How to greatly improve the efficiency and accuracy for business process de- sign has become a burning problem. The traditional recommendation technique provides us the possible solution. This paper proposes a process recommendation technique which starts from the process repository. Graph mining technique is used to extract the process patterns. Based on near neighbor and maximal subgraph first (NMSF) strategy, we judge the equvalance between the ref- erence process and process patterns for derterming the candidate node sets for recommendation. A prototype called JTangWFR is implemented, and its recommendation scenarios and implementa- tion details are also discussed. The experimental evaluation proves that our system is efficient and effective for practical use.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433