För närvarande används arbetsflödesteknik i stor utsträckning för att underlätta arbetsprocessen i företagets informationssystem (EIS), och den har potential att minska designtiden, förbättra produktkvaliteten och minska produktkostnaderna. Det finns dock fortfarande betydande begränsningar: som en viktig uppgift i samband med arbetsflödet utförs fortfarande många nuvarande resursfördelningsoperationer manuellt, vilket är tidskrävande. I detta dokument presenteras en strategi för datautvinning för att ta itu med problemet med resurstilldelning (RAP) och förbättra produktiviteten vid hantering av arbetsflödesresurser. Speciellt används en Apriori-liknande algoritm för att hitta frekventa mönster från händelseloggen, och föreningsregler skapas enligt fördefinierade resursfördelningsbegränsningar. Därefter används en korrelationsåtgärd kallad hiss för att kommentera de negativt korrelerade resursfördelningsreglerna för resursreservation. Slutligen rangordnas reglerna med hjälp av förtroendeåtgärderna som regler för resursfördelning. Jämförande experiment utförs med hjälp av C4.5, SVM, ID3, Naï ve Bayes och den framlagda metoden, och resultaten visar att den presenterade metoden är effektiv i både noggrannhet och rekommendationer kandidat resurs.
I dokument REF presenteras en datautvinningsmetod för att ta itu med resurstilldelningsproblemet, som kan hitta de frekventa mönstren från händelseloggen, och sedan kommentera och välja en optimal resursfördelningsregel genom att använda en korrelationsmått kallad hiss.
Mining Event Logs to Support Workflow Resource Allocation
{'venue': 'Knowledge-based Systems 35(2012) 320-331', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}