1.一种基于奇异值分解的工厂加工流程推荐方法。包括以下步骤：(1)输入一个工厂加工流程“参考流程”和一个包含n个工厂加工流程的流程库；

(2)取未处理过的一个加工流程，将其转化为对应的基于任务节点的过程结构树(Task-based process structure tree,TPST)；

(3)提取TPST的所有m,n-gram；

(4)重复步骤(2)和(3)，直到把所有的输入流程都处理完；

(5)基于流程库中的所有工厂加工流程，建立它们的一个关联矩阵R，具体包括：(5.1)对流程库中每个工厂加工流程的m,n-gram集合取并集；

(5.2)统计并集中每个m,n-gram在流程库中每个流程中出现的次数；

(5.3)建立一个关联矩阵R，其中的每一行代表并集中的一个m,n-gram，每一列代表流程库中的一个工厂加工流程，第i行第j列元素代表并集中第i个m,n-gram出现在第j个流程中的次数；

(6)对关联矩阵R进行奇异值分解，根据分解结果将流程库中的加工流程分为若干类，具体包括；

(6.1)根据奇异值分解的定义R＝USV’，将R分解成3个矩阵；

(6.2)在V’中，每一行代表一个流程，每一列代表一个特定的类别，V’中每一个元素表示某个流程属于某一类别的可能性，选取可能性最大的那个类别作为某个流程的分类结果，从而将流程库中的所有流程分为k类；

(7)在k类工厂加工流程中选择最合适的一类进行流程推荐，具体包括：(7.1)在每一类流程中，任选一个流程与“参考流程”进行相似度计算，得到k个相似度；

(7.2)选择相似度最大的流程所在的类，并将该类中的所有流程都作为“参考流程”的推荐流程。

2.如权利要求1所述的一种基于奇异值分解的工厂加工流程推荐方法，其特征在于：(1)将工厂加工流程转换为基于任务节点的过程结构树，由此可以降低计算的复杂度；(2)用描述流程库中所有工厂加工流程的部分结构和行为特征的m,n-gram并集来建立一个关联矩阵；(2)对关联矩阵进行奇异值分解，根据分解结果将流程库中的流程分为若干类，取与“参考流程”相似度最高的这一类作为其最终的参考流程。