基于混合协同过滤的个性化流程推荐技术研究

【摘要】传统的流程推荐主要为企业工作人员在流程建模的时候提供推荐，帮助加快业务流程建模的速度，同时可以减少流程制定过程可能出现的错误。但是，这没有考虑到用户的个性化需求，流程缺乏灵活性。因此，针对用户个性化的要求以及流程的灵活性特征，提出了面向用户的个性化流程推荐技术。面向用户的个性化流程推荐技术，不仅加快了使用流程的速度，满足了用户的个性化需求，同时也提高了业务流程的灵活性。研究个性化流程推荐技术，具有重要的研究意义和应用价值。本文对流程推荐和个性化推荐进行相关研究，并且在阅读国内外文献基础上，将个性化推荐和流程推荐相结合，根据用户的个性化需求实现流程节点活动的推荐。首先，介绍了可执行的候选活动集的获取方法。这部分根据用户已经执行的部分轨迹，通过与流程历史日志中所有用户的历史流程轨迹的相似度计算，获得一个能够完成下一步任务且不违反约束的候选活动集。这里综合考虑了流程中的节点、流程结构模型和流程的行为三个方面对流程相似度的影响，并且通过实验评估了该混合流程相似度度量方法的效果。其次，介绍了常用的用户相似性度量方法和改进的用户相似性度量方法。我们使用协同过滤推荐算法来实现个性化流程推荐，邻居用户的形成是整个推荐算法中是最为关键的一步。要形成最相邻用户，最直接的方法就是计算用户相似度。本文中用户对流程的使用次数说明用户之间的偏好，因此提出了基于用户偏好的用户相似度度量方法。然后，对本文提出的个性化流程推荐方法进行描述，并且进行了详细的实验分析。这部分结合候选活动集，以及用户对候选活动的偏好值预测，为目标用户推荐候选活动集中最能满足其个性化的一个活动节点。实验证明，本文提出的基于混合协同过滤的个性化流程推荐方法在有效性和效率两个方面有比较好的结果。最后，对本文在个性化流程推荐方法上做的工作和贡献进行了总结，并对个性化流程推荐未来的方向提出了几点展望。
【作者】廖超；
【导师】周丽；
【作者基本信息】杭州电子科技大学，计算机技术，2014，硕士
【关键词】流程推荐；流程相似度；用户偏好；协同过滤；个性化流程推荐；

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