【摘 要】
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为实现业务流程中人力资源的有效管理与调度,提出一种个性化任务完成时间的预测方法。该方法首先分析了业务流程的历史日志,对资源的状态和能力进行了建模与评估;然后,采用支
【机 构】
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广东开放大学信息与工程学院,中山大学数据科学与计算机学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFB0202200),广东省高校省级重点平台和重大科研资助项目(2015KQNCX242),2017年高等学校青年骨干教师国内访问学者资助项目(广东项目),广州市科技计划资助项目(2016201604030001,201704020092)
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为实现业务流程中人力资源的有效管理与调度,提出一种个性化任务完成时间的预测方法。该方法首先分析了业务流程的历史日志,对资源的状态和能力进行了建模与评估;然后,采用支持向量机回归的方法,发挥其“柔性边界”和核函数的特点,对日志数据进行预处理、模型训练及参数优化,再结合资源当前的状态和历史能力对资源完成任务的时间进行实时预测。同时考虑了稀疏数据集问题的处理。实验表明,在日志记录充分时,尤其是在完成时间波动较大的情况下,该方法的预测结果能达到较高的准确率,可为资源管理、任务分派等过程提供实时的决策依据。
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