CN109684537A - 一种面向业务流程的知识资源智能推送***及其推送方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种面向业务流程的知识资源智能推送***及其推送方法，属于知识资源服务领域。该***包括云端知识资源库，知识服务中心，业务流程管理中心，用户接口，通过依据用户所选业务流程的描述信息与云端海量知识资源进行搜索与匹配可得到初步的知识资源匹配结果集；进一步提升所推送知识的准确性以及与用户需求之间的匹配程度，引入模糊意见集中决策算法进一步提升所推送知识的准确性以及与用户需求之间的匹配程度对初步得到的知识资源匹配结果集进行遍历计算，依次得到集合内各知识资源的推送水平得分，根据得分将知识资源进行降序排列并截取前一定数量进行推送，以实现知识资源主动推送的智能决策与分析过程。
Description
技术领域
本发明涉及一种面向业务流程的知识资源智能推送***及其推送方法，属于知识资源服务领域。
背景技术
在传统的知识管理与服务***中，依据关键词进行检索是企业产品研制人员获取相关专业知识资源的主要方式。然而随着企业信息化***的不断发展，与产品相关的各类知识资源得到大量积累，模糊的知识需求与检索条件在很大程度上阻碍了产品设计人员对知识的有效重用，进而导致“知识迷航”现象。云模式下，急需将业务流程与知识服务过程相结合，根据业务流程的特征信息向用户推送相应的知识资源与服务，以提高知识服务过程的针对性，帮助用户当前解决的工作，提高工作效率。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题及不足，本发明提供了一种面向业务流程的知识资源智能推送***及其推送方法，用以解决在云模式下基于业务流程知识服务过程中动态知识资源的高效配置问题。
本发明的技术方案是：一种面向业务流程的知识资源智能推送***，包括云端知识资源库、知识资源服务中心、业务流程管理模块、用户接口；
所述云端知识资源库主要负责管理跨地域分布的海量科技知识资源，包括计算资源、设计资源、仿真资源、设备资源、信息资源、数据资源等；
所述知识资源服务中心主要向用户提供知识资源检索与智能匹配服务，并将得到的匹配结果集由智能决策模块作进一步的筛选与过滤，最终将优选后的结果集依据业务流程推送给用户，包括如下功能模块：
a.用户需求管理模块，该模块负责用户知识需求信息的标准化存储与分析。通过从用户层抽取当前用户的角色、推送偏好设置等角色特征信息，并依据用户角色映射出相应的岗位信息，进而实现对用户角色及所执行任务的岗位情境特征进行分析，然后将这些信息由知识资源服务中心存入用户需求库，并对需求信息进行分类整理以及标准化存储，为后续知识推送的智能决策阶段提供相应的数据支持。
b.用户行为管理模块，该模块可存储用户在知识资源服务平台进行的有效行为记录，包括其知识检索历史、近期服务成功案例以及用户屏蔽或关联等个性化操作行为信息。这些行为信息可有效刻画用户近期业务所需知识服务的特征，形成针对该用户的任务情境特征信息，为后期知识资源推送过程提供数据参考，提高推送资源与用户业务需求之间的匹配程度。
c.匹配推送管理模块，该模块集成知识资源搜索与智能匹配算法，同时融合知识匹配规则库、知识推送规则库等规则信息，可基于用户正在执行的业务流程知识元的描述信息进行相关知识资源的搜索与匹配工作，并得到相应的知识资源匹配结果集，实现用户需求与海量资源间的准确匹配操作。
d.智能决策管理模块，该模块在知识匹配推送过程中，为综合多方位信息资源以提升推送知识的广度和准确度，进而满足用户在完成任务过程中所需的知识支持，智能决策管理模块基于模糊意见集中决策算法，在依据业务流程进行知识搜索的基础上，综合考虑用户角色特征和任务情境特征信息，对知识资源做进一步的智能筛选与决策，使最终推送的知识资源可充分满足用户对知识资源的多维度需求。
所述业务流程管理模块是用户与知识服务中心之间交互的媒介，根据已制定的规则及业务规范，管理业务过程中的流程信息，并负责将复杂任务进行分解，形成若干子任务；根据用户的选择，获取相应的流程知识元描述，并将该描述信息发送到知识服务中心，实现针对该业务流程知识的搜索与匹配功能。
所述用户接口是用户访问知识资源服务平台进行知识服务的接口。其中知识资源服务平台包括多个推送***及推送方法，本方案只是其中的一种。
一种面向业务流程的知识资源智能推送方法，包括以下步骤：
步骤1：用户依据知识资源服务平台提供的相关业务流程，通过用户接口访问知识资源服务平台并综合考虑自身职位特征与需求信息的基础上选择符合自身要求的任务；
步骤2：业务流程管理模块根据用户选择的任务信息获取相应的流程知识元描述数据，同时将复杂任务进行分解，形成若干业务活动，进一步将分解后的任务描述信息发送到知识资源服务中心；
步骤3：知识资源服务中心的匹配推送管理模块在接收到用户选择的业务描述信息后，将用户所选任务的描述信息与云端知识资源池中的海量知识资源进行匹配，得到初步的知识匹配结果集；
步骤4：智能决策管理模块在进一步在综合分析用户需求管理模块和用户行为管理模块得到的用户角色特征信息及用户行为特征信息的基础上，基于模糊意见集中决策算法对初步的知识匹配结果集进行智能过滤与筛选，以进一步提升所得结果与用户需求的匹配程度，进而得到最终的知识资源匹配结果集；
步骤5：知识资源服务中心的匹配推送管理模块将符合用户业务需求的资源检索与匹配结果集依据用户在整个任务执行过程中所处的具体业务阶段进行分阶段推送。
步骤4中模糊意见集中决策算法具体如下：
步骤a：根据步骤3得到的初步知识资源匹配结果集，将其设定为论域K＝{k1,k2,…,kn}；
步骤b：根据论域中知识资源的特点，采用用户角色需求、行为特征需求、同类型用户需求三个指标对论域中知识资源进行评价，并分别给出知识资源之间的排序为：S＝{s1,s2,s3}，其中si是第i种评价序列，i＝1,2,3，即K中元素的某一排序；
步骤c：计算知识资源k的Borda数，所述Borda数为：令k∈K,Bi(k)表示第i种评价序列si中排在k之后的元素个数，若k在第i种评价序列si中排在第h位，则Bi(k)＝n-h；此时称为知识资源k的Borda数；
步骤d：计算知识资源k的加权Borda数，所采用的三个评价指标在知识推送过程中其重要性有所不同，因此通过层次分析法确定各评价指标所占权重，即：W＝{ω1,ω2,ω3}，其中ωi是i种评价指标所占权重；然后计算加权Borda数：
步骤e：论域K中所有知识资源可按加权Borda数的大小排成一个线性序列，截取排在序列前面的N个知识资源，进而得到最终的知识资源匹配结果集。
本发明的有益效果是：
可根据平台用户选择的工作任务，对复杂任务进行分解，同时提取流程知识元的描述信息，为知识服务中心进行知识资源的搜索与匹配工作提供了检索依据。同时支持知识匹配结果的智能决策，采用模糊意见集中决策算法实现知识服务中心推送服务的优化与选择，可进一步依据用户的个性化需求对知识资源匹配结果进行筛选与过滤，向用户推送相应的知识资源与服务，以提高知识资源服务过程的针对性，帮助用户当前需要解决的工作，提高知识资源利用率和用户工作效率。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为混流式水轮机叶片零件数控铣削服务流程分解示意图。
具体实施方式
为了使本发明的技术方案更加清晰明白，下面结合附图对本发明作进一步的阐述。
本发明一种面向业务流程的知识资源智能推送方法应用在科技资源服务平台中实现叶片类零件数控铣削服务流程分解推送，下面以混流式水轮机叶片零件数控铣削服务流程分解推送为例说明本发明的具体实施。
实施例1：如图1-2所示，首先用户依据知识资源服务平台提供的相关业务流程，通过用户接口访问知识资源服务平台并综合考虑自身职位特征与需求信息的基础上选择混流式水轮机叶片零件数控铣削服务；
如图2所示，业务流程管理模块根据用户选择的任务信息获取相应的流程知识元描述数据，同时将混流式水轮机叶片零件数控铣削服务流程分解为曲面造型、工艺规划、铣削参数计算、刀轨计算、仿真环境搭建、后置处理、加工仿真、仿真分析八个子任务类型；其中工艺规划任务又分解为加工难点分析、加工区域划分、加工余量测量、加工位置选择、走刀路线确定、加工刀具选择、专业夹具设计七个子任务类型，刀轨计算任务又分解为设定加工参数、输出最佳刀轨文件(CLSF)两个子任务类型，后置处理任务又分解为机床运动关系设置、机床行程极限设置、控制***设置三个子任务类型，仿真分析任务又分解为切削力分析、粗糙度分析两个子任务类型，进一步将分解后的任务描述信息发送到知识资源服务中心；
知识资源服务中心的匹配推送管理模块在接收到用户选择的业务描述信息后，将用户所选任务的描述信息与云端知识资源池中的海量知识资源进行匹配，得到初步的知识匹配结果集；
智能决策管理模块在进一步在综合分析用户需求管理模块和用户行为管理模块得到的用户角色特征信息及用户行为特征信息的基础上，基于模糊意见集中决策算法对初步的知识匹配结果集进行智能过滤与筛选，以进一步提升所得结果与用户需求的匹配程度，进而得到最终的知识资源匹配结果集；
知识资源服务中心的匹配推送管理模块将符合用户业务需求的资源检索与匹配结果集依据用户在整个任务执行过程中所处的具体业务阶段进行分阶段推送；
***在分析用户当前业务阶段需求为铣削参数计算的基础上，为用户主动推送切削力分析服务。服务过程中，用户可通过导入加工模型，选择加工特征、加工方法、工件材料等信息，并输入相应的工艺参数，然后点击计算，并可自动调用后台的切削力分析知识服务组件，快速完成多轴铣削切削力的预测分析服务，输出预测结果，有效指导用户对切削参数进行选择和优化。
实施例2：基于实施案例1用户选择的混流式水轮机叶片零件数控铣削服务，***在分析用户当前业务流程需求为刀轨计算的基础上，为用户主动推送刀轨计算服务，用户可导入模型文件，并选择相应的刀轨计算知识服务模板，同时依据所需加工区域，选择相应的加工方法、刀具、走刀方式等信息，然后输入关键的工艺参数，便可通过调用后台程序进行快速的刀轨计算服务，最终得到相应的刀轨计算结果，并且可查看相应的刀位文件。
上面结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (4)
1.一种面向业务流程的知识资源智能推送***，其特征在于，包括云端知识资源库、知识资源服务中心、业务流程管理模块和用户接口；
所述云端知识资源库用于管理跨地域分布的科技知识资源，包括计算资源、设计资源、仿真资源、信息资源和数据资源；
所述知识资源服务中心用于向用户提供知识资源检索与智能匹配服务，并将得到的匹配结果集由智能决策模块作进一步的筛选与过滤，最终将优选后的结果集依据业务流程推送给用户；
所述业务流程管理模块用于根据已制定的规则及业务规范，管理业务过程中的流程信息，并负责将复杂任务进行分解，形成若干子任务；根据用户的选择，获取相应的流程知识元描述，并将该描述信息发送到知识资源服务中心，实现针对该业务流程知识的搜索与匹配功能；
所述用户接口是用户访问知识资源服务平台进行知识服务的接口。
2.根据权利要求1所述的面向业务流程的知识资源智能推送***，其特征在于，所述知识资源服务中心包括如下功能模块：
a用户需求管理模块，用于用户知识需求信息的标准化存储与分析，通过从用户层抽取当前用户的角色特征信息，并依据用户角色映射出相应的岗位信息，进而实现对用户角色及所执行任务的岗位情境特征进行分析，然后将这些信息由知识资源服务中心存入用户需求库，并对需求信息进行分类整理以及标准化存储，为后续知识推送的智能决策阶段提供相应的数据支持；
b用户行为管理模块，用于存储用户在知识资源服务中心进行的有效行为记录，包括知识检索历史、近期服务成功案例以及用户屏蔽或关联的操作行为信息；
c匹配推送管理模块，基于用户正在执行的业务流程知识元的描述信息进行相关知识资源的搜索与匹配工作，并得到相应的知识资源匹配结果集，实现用户需求与资源间的准确匹配操作；
d智能决策管理模块，基于模糊意见集中决策算法，在依据业务流程进行知识搜索的基础上，综合考虑用户角色特征和任务情境特征信息，对知识资源做进一步的智能筛选与决策。
3.一种面向业务流程的知识资源智能推送方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：用户依据知识资源服务平台提供的相关业务流程，通过用户接口访问知识资源服务平台并综合考虑自身职位特征与需求信息的基础上选择符合自身要求的任务；
步骤2：业务流程管理模块根据用户选择的任务信息获取相应的流程知识元描述数据，同时将复杂任务进行分解，形成若干业务活动，进一步将分解后的任务描述信息发送到知识资源服务中心；
步骤3：知识资源服务中心的匹配推送管理模块在接收到用户选择的业务描述信息后，将用户所选任务的描述信息与云端知识资源库中的知识资源进行匹配，得到初步的知识匹配结果集；
步骤4：智能决策管理模块对用户需求管理模块和用户行为管理模块得到的用户角色特征信息及用户行为特征信息进行综合分析，再基于模糊意见集中决策算法对初步的知识匹配结果集进行智能过滤与筛选，进而得到最终的知识资源匹配结果集；
步骤5：知识资源服务中心的匹配推送管理模块将符合用户业务需求的资源检索与知识匹配结果集依据用户在整个任务执行过程中所处的具体业务阶段进行分阶段推送。
4.根据权利要求3所述的一种面向业务流程的知识资源智能推送方法，其特征在于，所述模糊意见集中决策算法包括以下步骤：
步骤a：根据步骤3得到的初步知识资源匹配结果集，将其设定为论域K＝{k1,k2,…,kn}；
步骤b：根据论域中知识资源的特点，采用用户角色需求、行为特征需求、同类型用户需求三个指标对论域中知识资源进行评价，并分别给出知识资源之间的排序为：S＝{s1,s2,s3}，其中si是第i种评价序列，i＝1,2,3，即K中元素的某一排序；
步骤c：计算知识资源k的Borda数，所述Borda数为：令k∈K,Bi(k)表示第i种评价序列si中排在k之后的元素个数，若k在第i种评价序列si中排在第h位，则Bi(k)＝n-h；此时称为知识资源k的Borda数；
步骤d：计算知识资源k的加权Borda数，所采用的三个评价指标在知识推送过程中其重要性有所不同，因此通过层次分析法确定各评价指标所占权重，即：W＝{ω1,ω2,ω3}，其中ωi是i种评价指标所占权重；然后计算加权Borda数：
步骤e：论域K中所有知识资源按加权Borda数的大小排成一个线性序列，截取排在序列前面的N个知识资源，进而得到最终的知识资源匹配结果集。
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