发明专利已授权

融合结构和行为特征的生产业务流程节点向量表征方法

📄 申请号：CN202310604313.7 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-05-26

公开号

CN116680650B

公开日

2026-01-20

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_25

IPC 分类号

G06F18_25 , G06F18_213 , G06Q10_0633 , G06F30_22 , G06N3_044 , G06N3_048 , G06N3_098 ,

技术画像

所属领域

业务流程挖掘业务流程挖掘图表示学习流程节点向量表征

应用场景

业务流程优化, 流程挖掘, 工业互联网, 智能制造, 企业管理信息化

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摘要

本发明公开了一种融合结构和行为特征的生产业务流程节点向量表征方法。该方法包括以下几个步骤：首先使用随机游走算法和Skip‑gram模型提取生产业务流程的结构特征，然后采用Skip‑gram模型提取生产业务流程的行为特征，最后引入深度玻尔兹曼机来融合生产业务流程的结构特征和行为特征，由此自动对生产业务流程的节点进行向量表征，萃取、融合多方面特征来提高节点向量表征的准确率，进而提高后续生产业务流程推荐、优化等任务的准确率。本发明的优点是：融合生产业务流程本身的图结构特征和基于历史执行日志的行为特征，利用深度学习技术强化生产业务流程模型，对单纯依赖历史执行日志的节点向量表征进行了补充和完善，提升节点向量表征的准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种用于铅碳电池负极添加剂的铅碳复合材料的制备方法

当前第 / 件

一种基于多维度特征融合的APT异常行为检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_25)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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