發(fā)布時(shí)間：2018-05-22 10:52

  本文選題：業(yè)務(wù)流程管理 + 流程相似性　； 參考：《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2017年05期

【摘要】：為了保證計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性,提出一種以Artifact為中心的業(yè)務(wù)流程擴(kuò)展二部圖模型及其相似性度量方法。首先提出一個(gè)用于描述以Artifact為中心的業(yè)務(wù)流程的擴(kuò)展二部圖模型,將流程模型匹配轉(zhuǎn)換為圖匹配問(wèn)題;其次提出一種利用矩陣轉(zhuǎn)換操作來(lái)度量圖編輯距離的方法;在擴(kuò)展二部圖模型的基礎(chǔ)上結(jié)合屬性劃分技術(shù),分別提出服務(wù)節(jié)點(diǎn)和倉(cāng)庫(kù)節(jié)點(diǎn)行為相似度計(jì)算方法;設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了以Artifact為中心的業(yè)務(wù)流程擴(kuò)展二部圖的圖匹配算法。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在查詢時(shí)間和執(zhí)行效率上優(yōu)于現(xiàn)有算法,具有較高的查準(zhǔn)率和檢索質(zhì)量。
[Abstract]:In order to ensure the accuracy and validity of the calculation results, an extended bipartite graph model of business process centered on Artifact and its similarity measurement method are proposed. Firstly, an extended bipartite graph model is proposed to describe the business process with Artifact as the center, and the process model matching is transformed into a graph matching problem. On the basis of extended bipartite graph model and attribute partition technology, the behavior similarity calculation method of service node and warehouse node is proposed, and the graph matching algorithm of business process extension bipartite graph based on Artifact is designed and implemented. Theoretical analysis and experimental results show that the algorithm is superior to the existing algorithms in query time and execution efficiency, and has high precision and retrieval quality.
【作者單位】： 河北科技師范學(xué)院工商管理學(xué)院;東華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)青年基金資助項(xiàng)目(16CGJ007) 河北省自然科學(xué)青年基金資助項(xiàng)目(F2015407039) 河北省社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目(HB15GL073) 河北省社會(huì)科學(xué)發(fā)展研究課題民生調(diào)研專(zhuān)項(xiàng)資助項(xiàng)目(201601138)~~
【分類(lèi)號(hào)】：F272;TP301.6

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 吳堯;應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別二部圖的方法[J];上海機(jī)械學(xué)院學(xué)報(bào);1992年01期

2 徐鳳生;二部圖所有極大匹配的求解算法[J];福建電腦;2005年08期

3 李晶;王世英;;求二部圖的最大匹配圖的一種算法[J];電子學(xué)報(bào);2010年01期

4 寧宣熙;對(duì)張淮中同志的答復(fù)[J];南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào);1990年03期

5 王青松;;新的二部圖判定算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2009年S1期

6 王立波;二部圖及匹配算法的描述[J];杭州電子工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào);2002年03期

7 俞經(jīng)善,趙偉東;求二部圖最大匹配的一種算法[J];信息技術(shù);2000年01期

8 任輝;周曉光;申晉;;基于二部圖法的Web知識(shí)社群挖掘[J];現(xiàn)代圖書(shū)情報(bào)技術(shù);2007年04期

9 李洪波;翟金剛;;二部圖最大匹配的快速動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法[J];魯東大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年03期

10 ;[J];;年期

相關(guān)會(huì)議論文 前1條

1 吳宏林;劉紹明;;基于二部圖最大匹配的漢日詞對(duì)齊[A];內(nèi)容計(jì)算的研究與應(yīng)用前沿——第九屆全國(guó)計(jì)算語(yǔ)言學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王雅靜;基于二部圖網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法研究[D];燕山大學(xué);2015年

2 李熠;引入信任的二部圖電子商務(wù)個(gè)性化推薦算法改進(jìn)研究[D];電子科技大學(xué);2015年

3 孫曉萌;基于社團(tuán)劃分和加權(quán)二部圖網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化推薦算法研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2015年

4 李鎮(zhèn)東;基于二部圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)研究[D];南京信息工程大學(xué);2016年

5 蔡小雨;基于群體檢測(cè)技術(shù)的推薦系統(tǒng)研究[D];南京郵電大學(xué);2016年

6 柳俊;面向微博平臺(tái)的事件關(guān)聯(lián)分析方法研究與實(shí)現(xiàn)[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

7 侯婷婷;基于二部圖投影的虛假評(píng)論人群組檢測(cè)算法研究[D];沈陽(yáng)理工大學(xué);2016年

8 琚誠(chéng)誠(chéng);基于均線關(guān)系與數(shù)據(jù)挖據(jù)的A股市場(chǎng)態(tài)勢(shì)分析[D];華中科技大學(xué);2015年

9 王佩秋;產(chǎn)品銷(xiāo)售網(wǎng)絡(luò)中動(dòng)力學(xué)建模與分析[D];中北大學(xué);2013年

10 蔡紅蕾;二部圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)算法在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用[D];燕山大學(xué);2014年

，

本文編號(hào)：1921762