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⋯ā驣籭㈣浙江大学研究生学位论文独创性声明学位论文版权使用授权书表或撰写过的研究成果,也不包含为获得逝江太堂或其他教育机构的学位或本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的证书而使用过的材料。与我一同作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。年研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发送以学签学位论文作者签名:签字日期:月印日
摘要然后论文研究基于频繁子图挖掘的工作流活动节点推荐技术。该算法依赖图挖掘中频繁子图挖掘技术,首先利用算法挖掘出所有工作流中的频繁子流程,再从频繁子流程中提取出关联路径和候选节点并注册到模式表中,然后根据当前已制定的部分工作流和模式表中路径的模工具模块以及流程推荐子模块和节点推荐子模块的设计方案,最后展示了两种算法应用于工作流管理系统中的效果图。关键词:工作流推荐技术不仅可以帮助用户加快制定流程、使用流程的速度,同时也可以减少流程定义过程中可能出现的错误,成为当前工作流技术研究的热点。论文结合课题组所承担的重大科技专项,研究工作流推荐技术,具有重要的研究意义和应用价值。论文首先研究基于关联规则和事务上下文的流程推荐技术眉际踅岷鲜萃诰蛑械幕诠亓9嬖蛩惴ǎ页隽鞒间隐含的潜在关联关系,利用这种关联关系并结合用户所处的事务上下文环境产生推荐结果,从而进行推荐。实验结果表明椒的推荐准确度达到了%左右,结果让人满意。路径距离,确定待推荐的候选节点。该算法解决了传统的节点推荐算法中只能推荐串行工作流的缺点,充分考虑了含有并行分支的工作流的推荐情况。实验结果表明,该算法在串行及并行工作流的节点推荐中取得了良好的效果,其准确度及效率都优于其他的节点推荐算法。论文最后将基于关联规则和事务上下文的流程推荐算法和基于频繁子图挖掘的活动节点推荐算法应用到钱塘工作流管理系统中,并重点介绍其中的系统建工作流管理系统,流程推荐,关联规则,事务上下文,频繁子图挖掘浙汀大学硕士学位论文
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第滦髀邸璴课题背景及研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯论文组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第鹿谕庋芯肯肿醇跋喙毓ぷ鳌国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯流程推荐相关技术综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..流程推荐算法设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
第禄谄捣弊油纪诰虻墓ぷ髁骰疃诘阃萍黾际酢工作流活动节点推荐问题描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..活动节点推荐算法设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..浙江大学硕士学位论义目录
图目录图流程推荐使用场景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图流程推荐步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图关联规则挖掘算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图产生推荐结果过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图流程推荐应用实例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图推荐准确度实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图流程项集大小对效率影响的实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图流程事务数对效率影响的实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图工作流及其矩阵表示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图含⑿泄叵倒ぷ髁鳌图工作流的基本流程单元⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图并行关系流程图示例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图关系流程图示例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图并行和关系流程图示例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图串行工作流示例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.叵倒ぷ髁魇纠图ぷ髁魇纠泄ぷ髁髦薪诘阃萍鏊惴ㄗ既范榷员取图泄ぷ髁髦薪诘阃萍鏊惴ㄐ识员取图⑿泄ぷ髁髦薪诘阃萍龅淖既范取图钱塘工作流管理系统架构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯