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龙图腾网获悉长江证券股份有限公司申请的专利基于Activiti和机器学习结合的智能流程任务分配方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120806449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510874800.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于Activiti和机器学习结合的智能流程任务分配方法及系统是由潘进;蔡夏丰;张清;王皓;严文波;朱家发;刘洋;桂银华;魏俊波设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Activiti和机器学习结合的智能流程任务分配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于Activiti和机器学习结合的智能流程任务分配方法及系统，涉及机器学习技术领域，所述方法步骤包括收集多维度路演会议流程数据并进行数据清洗；对所述多维度路演会议流程数据进行加工计算，并提取路演会议类型特征、任务紧急程度特征和合规审批人员任务载荷特征；构建任务分配模型，并基于提取的特征训练任务分配模型，所述模型用于预测不同审批人员的任务审批时间；将训练好的任务分配模型集成至Activiti流程引擎，在流程任务到达审批节点时，调用所述模型计算候选审批人员的预测审批时间；根据预测审批时间动态分配任务，选择预测审批时间最短的合规审批人员执行当前审批任务；定期收集新增审批数据，重新训练任务分配模型以迭代优化预测效果。

本发明授权基于Activiti和机器学习结合的智能流程任务分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Activiti和机器学习结合的智能流程任务分配方法，其特征在于，步骤包括： 收集多维度路演会议流程数据并进行预处理； 所述多维度路演会议流程数据包括： 路演会议类型、任务提交时间、会议开始时间、审批人员信息、专业领域匹配度、在线状态，审批通过时长和审批人员待审批任务数量； 所述路演会议类型用于根据不同类型确定任务工作量； 所述任务提交时间和所述会议开始时间用于计算任务紧急程度； 所述专业领域匹配度用于评估审批人员与任务类型的适配性，所述在线状态用于判断审批人员的实时可用性，结合所述专业领域匹配度和所述在线状态判断审批人员是否合规； 所述审批通过时长和所述审批人员待处理任务数量用于计算审批人员载荷； 对所述多维度路演会议流程数据进行加工计算，并提取路演会议类型特征、任务紧急程度特征和合规审批人员任务载荷特征； 构建任务分配模型，并基于提取的特征训练任务分配模型，所述模型用于预测不同审批人员的任务审批时间； 所述构建任务分配模型的步骤具体包括： 基于任务类型特征、任务紧急程度特征、合规审批人员任务载荷特征构建线性回归模型； 对审批时间进行对数变换，确保预测时间为正值，引入交叉项特征以优化预测； 通过最小二乘法求解模型参数，以得到最优参数； 将训练好的任务分配模型集成至Activiti流程引擎，在流程任务到达审批节点时，调用所述模型计算候选审批人员的预测审批时间； 所述将训练好的任务分配模型集成至Activiti流程引擎的步骤具体包括： 在BPMN文件中配置自定义监听器，在流程任务到达审批节点时触发所述监听器； 所述自定义监听器的步骤具体包括： 继承Activiti引擎的TaskListener接口，并重写notify方法； 在notify方法中获取当前任务的上下文信息； 调用任务分配模型的API，输入任务类型特征、任务紧急程度特征、合规审批人员任务载荷特征，获取候选审批人员的预测审批时间，确定最优审批人员； 通过Activiti引擎的运行时服务接口动态设置审批人变量，并通过RuntimeService接口更新任务分配； 根据预测审批时间动态分配任务，选择预测审批时间最短的合规审批人员执行当前审批任务； 定期收集新增审批数据，重新训练任务分配模型以迭代优化预测效果。

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