本文中公开了一种由任务挖掘引擎实现的方法。任务挖掘引擎作为处理器可执行代码被存储在存储器上。处理器可执行代码由被通信地耦合到存储器的处理器执行。该方法包括接收标识与计算环境相关的用户活动的所记录的任务并且通过对每个所记录的用户任务进行处理和评分来将所记录的用户任务聚类成步骤。该方法还包括提取标识步骤的相似组合或重复组合的步骤序列以模仿用户活动。骤序列以模仿用户活动。骤序列以模仿用户活动。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】通过机器人过程自动化跨计算环境进行任务和过程挖掘
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求于2021年4月13日提交的美国申请第17/229,085号的权益；其内容通过引用并入本文。
技术介绍
[0003]本文中的公开内容涉及机器人过程自动化(RPA)领域，并且具体地涉及通过RPA跨计算环境进行任务和过程挖掘。
[0004]常规的操作系统和软件系统可以提供数据挖掘和过程挖掘。数据挖掘包括用于发现大型数据集中的模式的计算机科学和统计技术。过程挖掘包括用于基于事件日志来分析操作过程的数据科学和过程管理技术。数据和过程挖掘的目标可以是支持将常规操作系统和软件系统内的事件转化为洞察力和/或行动。
[0005]然而，常规的操作和软件系统目前还没有办法跨不同和分离的操作和软件系统为数据和过程挖掘提供自动化体验。因此，需要将自动化集成到数据和过程挖掘中。
技术实现思路
[0006]根据一个或多个实施例，提供了一种由任务挖掘引擎实现的方法。任务挖掘引擎作为处理器可执行代码被存储在存储器上。处理器可执行代码由通信耦合到存储器的至少一个处理器执行。该方法包括接收标识与计算环境相关的用户活动的一个或多个记录任务并且通过对每个所记录的用户任务进行处理和评分来将一个或多个所记录的用户任务聚类成一个或多个步骤。该方法还包括提取标识一个或多个步骤的相似组合或重复组合的一个或多个步骤序列以模仿用户活动。
[0007]根据一个或多个实施例，上述计算设备实施例可以被实现为方法、装置、系统和/或计算机程序产品。
附图说明
[0008]根据结合附图以示例方式给出的以下描述可以得到更详细的理解，其中图中相同的附图标记表示相同的元素，并且在附图中：
[0009]图1描绘了根据一个或多个实施例的说明机器人过程自动化(RPA)的开发、设计、操作和/或执行的环境；
[0010]图2是根据一个或多个实施例的计算系统的图示；
[0011]图3是图示根据一个或多个实施例的在计算环境内所执行的方法的框图；
[0012]图4是根据一个或多个实施例的计算环境的图示；
[0013]图5是图示根据一个或多个实施例的在计算环境内执行的方法的框图。
具体实施方式
[0014]本文中公开的是根据一个或多个实施例的任务挖掘引擎。任务挖掘引擎包括将机
器人过程自动化(RPA)集成到计算环境中的软件和/或硬件。更具体地，任务挖掘引擎通过跨计算环境的计算/软件/硬件系统的RPA来实现任务和过程挖掘。
[0015]一般而言，任务挖掘引擎使用人工智能来监测、评估和自动化用户活动。用户活动可以被认为是由用户执行的步骤、动作和/或任务。在这点上，人工智能寻求标识和分析(例如，监测和评估)用户在计算环境内采取的任何个体步骤(和/或其中的任务和动作)的开始和结束，而不管哪个和多少计算/软件/硬件系统参与。然后，步骤/动作/任务通过排序被自动化以生成代码(例如，机器人/RPA/脚本)，该代码执行用户监测和评估活动。
[0016]在更细粒度的级别上，监测可以被认为是数据阶段或输入阶段，其中人工智能旨在捕获用户执行的步骤、动作和/或任务。进而，人工智能实时记录数据，接收/获取记录的数据集，或利用其组合以执行该捕获。
[0017]评估可以是实现对用户动作的理解的任务挖掘引擎的主要阶段。部分地，这个主要阶段包括聚类(例如，将任务/动作分类为步骤并且将步骤聚类)以确定自动化是否“有意义”。即，聚类可以包括将个人的任务和/或动作以某种有意义的方式归类在一起以产生簇的方法，诸如步骤。在另一部分中，该主要阶段包括从簇中提取(例如，簇内和簇间的序列提取)以确定一个或多个序列。以这种方式，人工智能采用以一些有意义的方式组合在一起的个体动作/任务，并且标识有意义的动作/任务序列。此外，人工智能采取个体步骤并且标识有意义的步骤序列。
[0018]自动化可以被认为是其中人工智能旨在生成代码(例如，机器人/RPA/脚本)的输出阶段。机器人/RPA/脚本是可以自动且独立操作的有形结果。
[0019]任务挖掘引擎可以通过硬件和软件(例如，必须植根于硬件的处理器可执行代码)的组合在计算环境中被实现。任务挖掘引擎在实现时可以针对操纵输入数据、机器人过程等的RPA挖掘技术提供特定配置和工具化机器人过程自动化方法。
[0020]在示例实现中，由任务挖掘引擎进行的特定配置和工具化机器人过程自动化方法(“该方法”)的实施例包括接收标识与计算环境相关的用户活动的一个或多个所记录的任务。该方法包括通过对每个所记录的用户任务进行处理和评分来将一个或多个所记录的用户任务聚类成一个或多个步骤。该方法包括提取一个或多个步骤序列和/或一个或多个任务序列以模仿用户活动。该方法还包括基于一个或多个步骤序列(例如，和/或一个或多个任务序列)输出自动化代码，该自动化代码在被执行时自动执行用户活动。因此，任务挖掘引擎的特定配置和工具化机器人过程自动化方法涉及与计算环境相关联的数据(例如，所捕获的步骤、动作和/或任务)、机器人过程、接口组件和配置的多步骤数据操作。任务挖掘引擎的技术效果和益处包括经由本文中详述的集成向用户提供自动化经验。
[0021]图1描绘了说明根据一个或多个实施例的机器人过程自动化(RPA)的开发、设计、操作和/或执行的环境100(例如，计算环境)。环境100可以是包括一个或多个组件的设计和部署计算平台。注意，虽然针对环境100的一个或多个组件中的每个示出了单个框，但该单个框代表该组件中的一个或多个组件。
[0022]如图所示，环境100可以包括设计器110，该设计器110还包括任务挖掘引擎111。任务挖掘引擎111可以包括工作室组件或模块120，工作室组件或模块120产生一个或多个机器人(例如，机器人122)，该机器人使用一个或多个驱动128和/或内部引擎129执行一个或多个活动124和/或提供一个或多个用户界面(UI)自动化126。机器人122还可以与设计器
110内的其他驱动组件131和模块132结合。此外，环境100可以包括指引器140和执行器170，它们可以下载/获取/发送机器人122，使得机器人122可以在环境100中被提供作为执行器170的无人值守机器人174和有人值守机器人178。
[0023]设计器110、指引器140和执行器170代表计算设备、计算装置和/或计算系统，其包括硬件、软件或其组合。设计器110、指引器140和执行器170以及其上的任何软件(例如，任务挖掘引擎111)被配置为与用户或操作者交互以接收输入并且提供输出。在示例中，执行器170可以是或实现移动计算和/或移动设备环境。
[0024]根据一个或多个实施例，设计器110可以被称为工作室平台、开发平台和/或在线平台。设计器110可以包括一个或多个引擎(例如，任务挖掘引擎111)、开发环境(例如，工作室120)等，并且可以被配置为针对机器人(例如，一个或多个机器人122、无人值守机器人174和有人值守本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种由作为处理器可执行代码存储在存储器上的任务挖掘引擎实现的方法，所述处理器可执行代码由通信耦合到所述存储器的至少一个处理器执行，所述方法包括：由所述任务挖掘引擎接收标识与计算环境相关的用户活动的一个或多个所记录的任务；由所述任务挖掘引擎通过对每个所记录的用户任务进行处理和评分来将所述一个或多个所记录的用户任务聚类成一个或多个步骤；以及由所述任务挖掘引擎提取标识所述一个或多个步骤的相似组合或重复组合的一个或多个步骤序列以模仿所述用户活动。2.根据权利要求1所述的方法，包括：由所述任务挖掘引擎基于所述一个或多个步骤序列输出自动化代码，所述自动化代码在被执行时自动地执行所述用户活动。3.根据权利要求1所述的方法，包括：由所述任务挖掘引擎从所述一个或多个步骤内提取标识所述用户活动的自动化的一个或多个任务序列。4.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个所记录的任务包括在所述用户活动发生时由所述任务挖掘引擎从所述计算环境实时记录的非结构化数据。5.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个所记录的任务中的每个所记录的任务包括用户在所述用户活动期间采取的动作。6.根据权利要求1所述的方法，其中所述任务挖掘引擎利用基于质心、基于连接、基于分布、基于密度或基于网格的聚类来聚类所述一个或多个所记录的用户任务。7.根据权利要求1所述的方法，其中对所述一个或多个所记录的用户任务进行聚类包括在错过用户动作匹配和对不同用户动作进行分组之间进行平衡的初始聚类操作。8.根据权利要求1所述的方法，其中提取所述一个或多个步骤序列包括时间元素以确定针对所述一个或多个步骤的在时间上的接近度。9.根据权利要求1所述的方法，其中提取所述一个或多个步骤序列包括执行实现序列模式挖掘的序列提取算法。10.根据权利要求1所述的方法，其中所述任务挖掘引擎分析所述一个或多个所记录的任务或所述一个或多个步骤序列以确定分离的、独立的用户动作或子任务。11.根据权利要求1所述的方法，其中所述任务挖掘引擎基于比随机机会更频繁的出现来确定所述一个或多个所记录的任务或所述一个或...
【专利技术属性】
技术研发人员：G，
申请(专利权)人：尤帕斯公司，
类型：发明
国别省市：
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