随着经济一体化进程的加快,协同任务模式被越来越广泛的使用。在云计算、物联网等新兴技术的支持下,协同任务系统更加高效地管理业务过程和资源服务,协调不同组织共同完成一项任务。资源服务以“服务流”的模式提供给业务过程,并遵循一定的关联规则。然而,大量资源服务所具有的分布性、各组织对资源服务选取的自治性等使用特点却使得资源服务间所蕴含的关联关系难以体现。在协同任务环境下,为了更好地支持组织间的交互,本文在工作流等相关技术的支持下,通过分析资源服务序列,提出一种资源服务间关联规则挖掘方法。从资源服务特征角度出发,所提方法通过聚类挖掘资源服务特征序列趋势及其关联规则得到实现,具体展开如下研究:(1)基于聚类的资源服务特征值序列变化趋势挖掘方法。通过分析业务数据集,以时间序列的视角研究资源服务特征值序列的变化趋势。具体地,首先采用基于滑动窗口线性回归的方法对特征值序列进行分段;然后,分析特征值子序列间的趋势相似性,给出一种改进的二值变化趋势距离计算方法;最后,通过层次聚类方法,挖掘出资源服务特征值序列变化趋势,并以协同的产品设计与制造过程为例进行仿真实验,验证本文所提方法的有效性。(2)基于FP-Tree的特征序列关联规则挖掘方法。为了优化资源服务的组合配置,提出一种基于FP-Tree的特征序列关联规则挖掘方法。首先通过时间序列时间刻度对齐,将同一时间范围内的趋势作为一条事务,并以此构建出趋势事务集;然后,依据趋势时间跨度信息与工作流时序依赖关系有序构造FP-tree;最后,采用考虑时间跨度分布特征的输出指标进行关联规则输出,并通过与基于支持度的关联规则挖掘方法进行比较,验证方法的有效性。最后,为验证理论研究结果,依托一个中小型企业云制造服务平台项目,提出本文所提理论方法在平台上的应用方式。