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公开(公告)号：CN112084340A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010856833.3
申请日：2020-08-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于neo4j图数据库的组织架构变更版本的管理方法。本发明将需要管理的组织架构中的组织单位信息导入到neo4j图数据库中，每一个组织单位都在neo4j图数据库中对应一个节点，各组织单位的属性通过节点里的属性来维护，且各组织单位的关系通过neo4j图数据库中的边来表示。本发明利用neo4j图数据库高性能、高可扩、设计灵活的特点，分别对组织架构管理过程中组织单位或部门的新增、裁撤、合并和拆分进行分析，总结出了一套有效的组织架构变更版本管理方法，能够方便的查看组织架构变更过程中的各个历史版本信息。
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公开(公告)号：CN113139712B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202110257681.X
申请日：2021-03-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/0633 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的流程日志活动属性残缺规则提取方法。本发明包括如下步骤：步骤1、将日志数据进行预处理，首先将记录在业务流程信息管理系统中的流程日志数据提取出来，将XES格式的日志数据转换成适用于机器学习算法的CSV格式，并将流程日志数据以流程实例为单位划分为流程活动路径；步骤2、待流程日志数据进行预处理预处理后，对每条流程活动路径进行编码，将流程活动路径转换成流程特征向量；步骤3、使用机器学习中的分类回归决策树对流程特征向量进行分类，构建出一棵分类决策树。本发明能在很大程度上提高数据分析效率，为分析日志数据缺失原因提供参考。本发明提出的方法具有普适性好，准确率高，易于理解的特点。
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公开(公告)号：CN113139712A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110257681.X
申请日：2021-03-09
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的流程日志活动属性残缺规则提取方法。本发明包括如下步骤：步骤1、将日志数据进行预处理，首先将记录在业务流程信息管理系统中的流程日志数据提取出来，将XES格式的日志数据转换成适用于机器学习算法的CSV格式，并将流程日志数据以流程实例为单位划分为流程活动路径；步骤2、待流程日志数据进行预处理预处理后，对每条流程活动路径进行编码，将流程活动路径转换成流程特征向量；步骤3、使用机器学习中的分类回归决策树对流程特征向量进行分类，构建出一棵分类决策树。本发明能在很大程度上提高数据分析效率，为分析日志数据缺失原因提供参考。本发明提出的方法具有普适性好，准确率高，易于理解的特点。
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