(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210493345.X (22)申请日 2022.05.07 (71)申请人 北京月新时代科技股份有限公司 地址 100089 北京市海淀区北三环西路25 号27号楼四层40 01室 (72)发明人 张煜　刘晓庆　许征　 (74)专利代理 机构 北京维正专利代理有限公司 11508 专利代理师 梁栋 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06Q 10/10(2012.01) (54)发明名称 一种基于协同工作平台的工作流推荐方法 和装置 (57)摘要 本发明公开了一种基于协同工作平台的工 作流推荐方法， 在该方法中， 首先， 根据用户历史 工作流中的任务序列， 构建任务关系图谱； 然后， 基于任务关系图谱， 计算任务的转移概率矩阵； 最后， 基于任务的转移概率矩阵， 对工作流中的 任务按照转移概率大小进行排序， 将转移概率大 的任务推荐给用户。 该方法可以提高工作流构建 过程中任务推荐的准确性， 并提高工作流构建的 效率。 权利要求书1页 说明书7页 附图4页 CN 114896496 A 2022.08.12 CN 114896496 A 1.一种基于协同工作平台的工作流推荐方法， 适于在计算设备中执行， 其特征在于， 所 述方法包括： 根据用户历史工作流中的任务序列， 构建任务关系图谱； 基于所述任务关系图谱， 计算任务的转移概 率矩阵； 基于所述转移概率矩阵， 对工作流中的任务按照转移概率大小进行排序， 将转移概率 大的任务推荐给用户。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据用户历史工作流中的任务序列， 构建任务关系图谱的步骤 包括： 根据多个用户拖拽任务图标模型的顺序， 确定所述多个用户的历史工作流； 根据历史工作流中的任务序列， 确定任务关系图谱中节点之间的连接关系； 以及 根据工作流中任务序列出现的次数， 确定任务关系图谱中边的权值。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述任务的转移概 率矩阵P(vj|vi)为： 其中， P(vj|vi)表示在任务节点vi后出现vj的概率， N+(vi)表示任务节点vi的邻接节点， Mij表示节点vi指向节点vj的边的权 重。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于转移概率矩阵对工作流中的任务 按照转移概 率大小进行排序， 将转移概 率大的任务推荐给用户的步骤 包括： 当监听到用户在协同工作平台上拖拽某一任务的图标模型时， 基于任务的转移概率大 小， 向用户提 示下一个备选的图标模型， 以实现工作流的推荐。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 当接收到用户构建的工作流之后， 获取所述工作流的相关信息， 以便自动执行所述工 作流中的任务， 所述相关信息包括工作流所属项目、 所属类型、 该用户所在的企业和部门。 6.根据权利要求1 ‑5任意一项中所述的方法， 其特征在于， 所述任务包括软件操作和数 据处理， 所述数据处 理包括数据传输和数据格式转换。 7.一种基于协同工作平台的工作流 程推荐装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 构建模块， 用于根据用户历史工作流中的任务序列， 构建任务关系图谱； 计算模块， 用于基于所述任务关系图谱， 计算任务的转移概 率矩阵； 推荐模块， 用于基于所述转移概率矩阵， 对工作流中的任务按照转移概率大小进行排 序， 将转移概 率大的任务推荐给用户。 8.一种计算设备， 包括： 至少一个处理器； 存储有程序指令的存储器， 其中， 所述程序指 令被配置为适于由所述至少一个处理器执行， 所述程序指令包括用于执行如权利要求1 ‑6 中任一项所述方法的指令 。 9.一种存储有程序指令的可读存储介质， 当所述程序指令被计算设备读取并执行时， 使得所述计算设备 执行如权利要求1 ‑6中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114896496 A 2一种基于协同 工作平台的工作流推荐方 法和装置 技术领域 [0001]本发明涉及计算机技术领域， 具体涉及一种基于协同工作平台的工作流推荐方 法、 装置、 计算设备及存 储介质。 背景技术 [0002]在线协同工作平台作为信息化平台， 能够使各种信息数据和专业软件共享使用。 为了实现协同工作， 可以通过工作流对工作流程及各操作步骤之 间的业务规则进 行抽象描 述。 根据一系列规则， 将文档、 信息或任务在不同的执 行者之间进行传递和执 行。 [0003]现阶段， 在根据用户需求向用户推荐对应 的工作流时， 需要用户提供完整的需求 描述， 而用户在进 行需求描述时， 往往并不能针对每一个需求都给出详尽准确地描述， 这就 导致了在给用户进行工作流推荐时， 推荐出 的工作流与用户需求并不匹配， 影响工作流的 推荐准确率。 目前主流的推荐算法， 主要有流行度推荐(热度推荐)、 基于内容推荐、 协同过 滤算法、 基于模型 的推荐算法等， 这些推荐算法基于内容之间的相似度和用户历史偏好进 行推荐， 并未考虑内容之间的时序性关系。 [0004]因此， 需要一种基于协同工作平台的工作流推荐方法， 能够基于用户历史工作流 的经验总结， 实现工作流的智能推荐， 以解决以上现有技 术中存在的问题。 发明内容 [0005]鉴于上述问题， 提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上 述问题的一种基于协同工作平台的工作流推荐方法和装置 。 [0006]根据本发明的一个方面， 提供一种基于协同工作平台的工作流推荐方法， 在该方 法中， 首先， 根据用户历史工作流中的任务序列， 构建任务关系图谱； 然后， 基于任务关系图 谱， 计算任务的转移概率矩阵； 最后， 基于转移概率矩阵， 对工作流中的任务按照转移概率 大小进行排序， 将转移 概率大的任务推荐 给用户。 其中， 工作流中的任务可以包括软件操作 和数据处 理， 数据处 理包括数据传输、 格式转换等。 [0007]该方法通过用户历史工作流中的任务序列对工作流中预构建的任务进行推荐， 能 够充分体现用户工作流的偏好或业 务本身的时序性信息， 从而提高工作流推荐的准确性。 [0008]可选地， 在上述方法中， 可以根据多个用户拖拽任务图标模型的顺序， 确定多个用 户的历史工作流； 根据历史工作流中的任务序列， 确定任务关系图谱中节点之间的连接关 系； 以及根据工作流中任务序列出现的次数， 确定任务关系图谱中边的权值。 [0009]通过构建关系图谱， 能够更直观的表达出各个任务之间的连接关系和任务序列之 间关联发生的次数。 [0010]可选地， 在上述方法中， 任务的转移概 率矩阵P(vj|vi)为：说　明　书 1/7 页 3 CN 114896496 A 3