一种融合多层次异构图和预训练语言模型的业务流程活动推荐方法

本发明涉及知识图谱和预训练语言模型的技术领域，公开了一种融合多层次异构图和预训练语言模型的业务流程活动推荐方法，通过构建多层次的图结构(共现图和结构依赖图)来生成丰富的活动语义表示，并将这些嵌入与输入活动序列相结合，从而有效捕捉活动间的复杂关系。在预测阶段，本方法采用了束搜索策略使得最终推荐序列具有全局最优性，引入了n‑gram惩罚机制来提高流程的逻辑一致性，超越了传统基于相似度检索的推荐方法。本方法不仅能够学习并生成超出训练数据范围的新活动标签，还具备更强的泛化能力和适应性，从而能够应对复杂且动态的业务流程场景。