前言

隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的日益普及和信息化的快速發(fā)展，人們對服務(wù)的需求越來越多樣化，對服務(wù)質(zhì)量的要求越來越高，特別是對流程服務(wù)的要求越來越高。這就要求流程管理系統(tǒng)提供的流程服務(wù)在具有規(guī)范性的同時，也必須具有一定的靈活性。另外，經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和各項政策法規(guī)的不斷完善，使政府、企事業(yè)單位的業(yè)務(wù)不斷變化，進(jìn)而導(dǎo)致它們的流程管理系統(tǒng)產(chǎn)生一些非標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)執(zhí)行記錄，這些記錄違反預(yù)定義的業(yè)務(wù)模型。事實(shí)上，業(yè)務(wù)流程長期固定不變幾乎是不可能的。非標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)是流程管理系統(tǒng)設(shè)計前沒有考慮到的情況，它們脫離了流程管理系統(tǒng)的管理，只能依靠人工管理。為避免這種情況的發(fā)生，一種方法是重新設(shè)計流程管理系統(tǒng)，將這些非標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)考慮進(jìn)來。但是，事先完全掌控流程是不可能的，非標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)總會出現(xiàn)。

另外，傳統(tǒng)流程管理系統(tǒng)面對的是強(qiáng)流程領(lǐng)域，傳統(tǒng)信息管理系統(tǒng)面對的是純信息的管理，在這二者之間的中間地帶存在著這樣的應(yīng)用需求：這類業(yè)務(wù)流程具有很強(qiáng)的可變性和柔性，它不僅需要一定的流程管理，也需要相關(guān)的信息管理，待相關(guān)的信息明確后業(yè)務(wù)流程的下一步才能被動態(tài)確定。近年來，流程管理研究領(lǐng)域?qū)⒁恍┬畔⑷诤线M(jìn)來以使流程管理動態(tài)化和自適應(yīng)，信息管理研究領(lǐng)域?qū)⒁恍┝鞒绦畔⑷诤线M(jìn)來以解放人工就反映了這種需求的存在。與此同時，推薦系統(tǒng)研究領(lǐng)域異常活躍，其中的推薦思想和技術(shù)為本書活動推薦提供了理論支持和實(shí)踐基礎(chǔ)。

為解決上述應(yīng)用領(lǐng)域中非標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)出現(xiàn)帶來的一些問題，避免流程管理方面過多的人工活動，增強(qiáng)流程管理系統(tǒng)的流程執(zhí)行智能化、動態(tài)性和柔性，本書提出了幾種工作流活動推薦方法。這些方法利用流程管理系統(tǒng)積累下來的業(yè)務(wù)流程執(zhí)行日志，向當(dāng)前正在執(zhí)行的業(yè)務(wù)流程推薦其下一項可能執(zhí)行的活動。業(yè)務(wù)流程執(zhí)行日志既包含正常業(yè)務(wù)執(zhí)行日志，也包含非標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)的執(zhí)行日志。隨著業(yè)務(wù)流程管理系統(tǒng)的長期執(zhí)行，非標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)執(zhí)行日志的數(shù)量就越積越多，推薦方法的效果也就越來越好。先前靠人工建立的非標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)執(zhí)行信息得以重用，避免了后來的非標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)執(zhí)行的人工管理。

具體來說，本書主要包括以下內(nèi)容。

（1）提出了基于用戶類別近鄰的活動推薦算法。該算法分為離線計算和在線推薦兩部分，離線計算部分計算業(yè)務(wù)執(zhí)行日志中的最終用戶的類別相似性；在線推薦部分利用業(yè)務(wù)執(zhí)行日志信息，計算與當(dāng)前執(zhí)行業(yè)務(wù)用戶類別近鄰的那些完整的業(yè)務(wù)執(zhí)行日志，然后再利用這些用戶類別近鄰的日志計算出推薦列表。該算法的重點(diǎn)是用戶類別相似性的計算和活動序列的匹配。

（2）將推薦系統(tǒng)領(lǐng)域中用來度量用戶相似性的Pearson相關(guān)系數(shù)引入活動推薦中來，提出了基于Pearson相關(guān)系數(shù)的活動推薦算法。由于每個工作流實(shí)例是一個活動名稱的序列，它們不能直接參與數(shù)值運(yùn)算，所以，本算法先將序列中每個活動出現(xiàn)的順序以數(shù)值的形式提取出來，列成矩陣，類似于推薦系統(tǒng)中的User-Item矩陣，以便計算實(shí)例間的相似性。

（3）在基于Pearson相關(guān)系數(shù)的活動推薦算法的基礎(chǔ)上，提出基于協(xié)同過濾的活動推薦算法。該方法假定每個工作流實(shí)例都關(guān)聯(lián)一個最終用戶，同一個用戶可以關(guān)聯(lián)多個不同的實(shí)例。該算法采用特定方法由實(shí)例庫構(gòu)造出一個用戶對實(shí)例的打分矩陣。在該矩陣的基礎(chǔ)上，利用協(xié)同過濾的方法對矩陣中的未知值進(jìn)行填充，最后，利用填充后的矩陣向當(dāng)前不完整實(shí)例推薦下一項可能的活動。

（4）為給本書提出的活動推薦算法提供一個可視化平臺，并便于底層推薦算法對流程信息操作處理，我們設(shè)計了一種用來表示業(yè)務(wù)流程信息的XML格式，并提出了相應(yīng)的可視化算法，實(shí)現(xiàn)了一個可視化原型系統(tǒng)。

為檢驗上述方法，我們構(gòu)造了相應(yīng)的仿真數(shù)據(jù)集。實(shí)驗結(jié)果和相應(yīng)的對比分析表明，本書提出的推薦算法是有效的和可行的。工作流活動推薦的關(guān)鍵是實(shí)例間相似度的計算，我們從理論方面拓展了相似度的計算方法。這些推薦算法在實(shí)踐中有利于增強(qiáng)流程管理系統(tǒng)隨機(jī)應(yīng)變的能力，提高最終用戶的滿意度。