本文關(guān)鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)流程推薦算法研究

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【摘要】：業(yè)務(wù)流程管理是現(xiàn)代企業(yè)信息化發(fā)展的重要組成部分,高效而精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)流程建模是現(xiàn)代企業(yè)在應(yīng)對(duì)頻繁變化的市場需求時(shí)的必然要求。由于人工建模復(fù)雜性較高并且需要投入大量的人力物力,所以業(yè)界對(duì)于輔助流程建模技術(shù)的需求日益迫切。業(yè)務(wù)流程推薦是目前國內(nèi)外最有效的輔助流程建模技術(shù)之一。傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程推薦算法主要是基于相似度匹配的思想,其中基于圖編輯距離(graph edit distance,GED)的推薦算法以流程圖的編輯距離作為相似性度量指標(biāo),而基于字符串編輯距離(string edit distance,SED)的推薦算法則以流程圖的最小DFS編碼的字符串編輯距離作為度量指標(biāo)。但是,這些算法普遍面臨推薦實(shí)時(shí)性差、準(zhǔn)確率不夠高的挑戰(zhàn)。本文針對(duì)此問題提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)的業(yè)務(wù)流程推薦算法。本文首先對(duì)業(yè)務(wù)流程推薦問題進(jìn)行了規(guī)范而形象的定義,在此基礎(chǔ)上研究了已有的業(yè)務(wù)流程推薦系統(tǒng)的總體架構(gòu),并對(duì)其線下挖掘和線上推薦模塊進(jìn)行了重點(diǎn)分析。接著,本文對(duì)真實(shí)的業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)集進(jìn)行了分析,總結(jié)了數(shù)據(jù)預(yù)處理方法和數(shù)據(jù)特性。最后,結(jié)合傳統(tǒng)算法的不足以及數(shù)據(jù)集的特征,本文設(shè)計(jì)了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)流程推薦算法,并將其應(yīng)用于預(yù)處理之后的真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的算法在推薦實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率上取得了較好的效果。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.3;TP183

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6 梁莘q，

本文編號(hào)：1272768