基于卷积神经网络的业务流程推荐算法研究

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基于卷积神经网络的业务流程推荐算法研究

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基于卷积神经网络的业务流程推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第1章绪论	第10-15页
1.1 课题背景	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-13页
1.3 课题研究的主要内容	第13页
1.4 本文组织结构	第13-14页
1.5 本章小结	第14-15页
第2章课题研究的问题定义	第15-20页
2.1 业务流程推荐系统	第15页
2.2 业务流程相关定义	第15-18页
2.3 业务流程推荐目标	第18-19页
2.4 本章小结	第19-20页
第3章业务流程推荐系统架构分析	第20-30页
3.1 典型的业务流程推荐系统总体架构	第20-21页
3.2 线下挖掘	第21-24页
3.2.1 子图挖掘	第21-23页
3.2.2 上游子图分解	第23页
3.2.3 流程模式提取	第23-24页
3.3 线上推荐	第24-25页
3.4 业务流程推荐已有算法分析	第25-29页
3.4.1 GED_based推荐算法	第25-27页
3.4.2 SED_based推荐算法	第27-29页
3.5 本章小结	第29-30页
第4章业务流程数据集的处理方法与特性分析	第30-36页
4.1 本文数据集来源	第30页
4.2 数据集预处理	第30-32页
4.2.1 流程图抽象为有向图	第30-31页
4.2.2 有向图抽象为矩阵	第31-32页
4.2.3 流程子图挖掘	第32页
4.2.4 上游子图分解	第32页
4.3 数据集特性分析	第32-36页
第5章基于CNN的业务流程推荐算法	第36-57页
5.1 研究背景	第36页
5.2 卷积神经网络的研究背景	第36-44页
5.2.1 卷积神经网络基本特性	第37-39页
5.2.2 卷积神经网络基本结构	第39-44页
5.3 基于CNN的业务流程推荐算法设计	第44-55页
5.3.1 原理分析	第44-45页
5.3.2 算法框架	第45-46页
5.3.3 数据标准化	第46-48页
5.3.4 基于矩阵变换的特征提取	第48-52页
5.3.5 深度卷积层	第52-53页
5.3.6 子采样层和分类层	第53-55页
5.3.7 损失函数和参数更新	第55页
5.4 CNN based推荐算法优点分析	第55-56页
5.5 本章小结	第56-57页
第6章实验与结果分析	第57-65页
6.1 实验数据准备	第57页
6.2 实验环境配置	第57-58页
6.2.1 硬件环境配置	第57页
6.2.2 软件环境配置	第57-58页
6.2.3 实验参数说明	第58页
6.3 实验结果与分析	第58-64页
6.3.1 推荐准确率	第58-60页
6.3.2 推荐实时性	第60-61页
6.3.3 滑动窗口对实验的影响	第61-64页
6.4 本章小结	第64-65页
第7章总结与展望	第65-67页
7.1 工作总结	第65-66页
7.2 未来工作及展望	第66-67页
参考文献	第67-70页
附录	第70-72页
攻读硕士学位期间主要的研究成果	第72-73页
致谢	第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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