尽管工作流技术由最初的萌芽逐步发展起来,并取得了相当的成功,’但是,从工作流的实际应用状况来看,还远未达到人们所期待的水平。因为企业中存在大量的临时决定的、非结构化的经营过程,在传统的预先进行模型定义方式下,如果用户想对某一已经提交了的工作流实例中的活动做出及时的修改,是件很困难的事情,这会大大限制工作流管理系统在企业中的应用。然而,目前在大多数工作流管理系统中,增加流程的灵活性往往会导致对应用系统的支持度降低。因此如何更好地提高工作流管理系统的灵活性受到业界和研究人员的广泛重视。针对工作流管理系统的灵活性以及流程灵活性与支持之间的矛盾,本文提出了一种基于用户个性化特征及偏好的流程自主动态构建方法。该方法将面向服务选择的协同过滤方法扩展为更复杂的、面向流程执行实例的相似度模型,在流程执行过程的每个环节,根据相似用户的执行轨迹和流程实例的上下文环境,为当前用户选择或推荐活动,从而实现整个流程的动态自主构建。该方法不需要预先建模,对基于约束的工作流管理系统进行了改进,实现了工作流管理系统在灵活性与支持度两个方面的平衡并且提高了整体流程质量及用户体验。首先,介绍了个性化流程自主构建模型。在流程自主构建中,使用到的信息包括用户目标、领域知识、流程执行历史日志以及用户特征。其中用户目标是指用户需要完成的任务；领域知识是用于建立抽象活动,对活动进行分类处理,用于约束模型构建；流程执行历史日志包括所有用户执行的历史轨迹及其特征；用户特征是指用户当前实例的部分轨迹及当前用户的历史流程轨迹。利用上述信息,约束模型构建引擎计算出待推荐的候选活动集,相似度计算引擎计算用户间的相似度,基于候选活动集以及用户间的相似度,活动评估与推荐引擎计算对流程轨迹的推荐度。其次,详细介绍了基于流程日志的活动自主选方法,该方法是建立在对流程日志分析基础上的。首先对流程日志进行提取,本文提出了前缀提取和集合提取两种机制。通过计算日志轨迹与用户请求中的部分轨迹的匹配度,对工作流日志进行过滤。然后基于这些已过滤的工作流日志,计算用户偏好的相似度。对于待推荐活动集合,若用户目标中任务与前一次任务相同,则利用抽象活动获取待推荐活动集合；若与前一次任务不同,则利用流程日志获取待推荐活动集合。最后综合考虑用户之间的偏好相似度及用户对候选活动的偏好值,为用户推荐最优的活动轨迹。最后,本文对个性化流程自主构建方法进行了描述,并进行了实验分析。