【摘 要】
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为了向用户推荐结构相似且时间效率较高的流程,提出了一种基于流程中活动发生的概率和时间的流程推荐方法。定义了一个模型PTN(probabilistic time Petri net)来表示流程,改
【机 构】
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杭州电子科技大学,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572162,61272188,61572251);南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放基金资助项目(KFKT2014B15);南京大学软件新技术国家重点实验室创新项目(ZZKT2013B14);浙江省哲学社会科学重点研究基地(信息化与经济社会发展研究中心)课题项目(14JDXX04YB);江苏省自然科学基金资助项目(BK20131277);中央高校基本科研
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为了向用户推荐结构相似且时间效率较高的流程,提出了一种基于流程中活动发生的概率和时间的流程推荐方法。定义了一个模型PTN(probabilistic time Petri net)来表示流程,改进了一个现有的流程相似度方法并且将它命名为MDS(matrix distance similarity),用于找出流程库中与查询模型结构相似的流程集合,提出了一个最小加权时间方法(minimum weighted time,MWT),用于找出流程集合中时间效率较高的业务流程。在此基础上设计了相关算法,并且分析了时间复杂度。实验数据证明了方法的有效性和高效性。
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