基于机器学习的工作流活动推荐

随着云计算、大数据等的快速发展，越来越多的组织用信息化手段进行流程管理。如何提升流程执行的智能化程度、动态性和柔性，以提高对非标准业务的管理效率，是流程管理面临的一个重要问题。 本书基于流程管理系统积累的日志，提出了3种流程管理的工作流活动推荐方法，分别为基于用户类别近邻的活动推荐方法、基于Pearson相关系数的活动推荐方法和基于协同过滤的活动推荐方法，并介绍了一种流程信息的可视化算法，实现了一个可视化原型系统。 本书结构清晰，文字流畅，图文并茂，适合从事流程管理系统研究的读者阅读，也适合作为高校相关专业师生的参考书。

这是一本针对流程管理系统中工作流活动推荐问题，提出了一系列基于机器学习的解决方案的专业书籍。书中详细阐述了工作流活动推荐的理论基础、算法实现、实验验证以及可视化实现等多个方面。 本书首先介绍了工作流活动推荐的基本概念，包括工作流实例的概念与生命周期，任务与活动的区别与联系，以及工作流模型建模工具的介绍等内容。这些内容构成了工作流活动推荐的理论基础，为后续算法的提出和实现提供了理论支持。 接着，书中详细介绍了三种基于机器学习的工作流活动推荐算法，包括基于用户类别近邻的活动推荐方法、基于Pearson相关系数的活动推荐方法和基于协同过滤的活动推荐方法。这些算法在理论上都具有创新性和实用性，并且在实验验证中表现出了良好的推荐效果。 在算法实现方面，书中详细阐述了每种算法的核心思想和实现步骤，并对算法的实验验证和效果分析进行了详细的描述。这些内容不仅有助于读者理解算法的原理和实现方式，也为读者提供了验证和优化算法的方法和思路。 此外，书中还介绍了工作流信息的一种XML表示方法及其可视化实现。这种方法利用XML格式方便地表示流程信息，并通过可视化算法将流程信息以直观易懂的方式呈现出来，为