在协同任务环境下,借助工作流管理系统实现企业业务、信息和资源整合,使得多组织参与的业务过程执行更加高效。但是,由于资源服务数量巨大,种类庞杂,资源服务选取效率亟待提高。伴随着业务过程的执行,服务于业务活动的资源服务形成资源服务链(Resource-Service Chain,RSC),挖掘资源服务链对于提高资源服务选取效率以及优化业务过程执行具有重要意义。由于资源服务往往由其特征描述,这些特征间又存在相关性,因此,从特征间相关性分析入手,基于数据挖掘的方法分析资源服务链,本文的研究工作如下:(1)关键资源服务链发现方法。通过分析业务数据集,研究资源服务链中上游资源服务对下游资源服务的影响程度。具体地,资源服务间的影响关系由资源服务特征间的关联程度决定,基于资源服务特征值的定基指标,研究资源服务间的关联程度,即影响度;基于资源服务特征间的影响度,研究关键资源服务链的发现方法;并以电器类产品设计与制造过程为例进行仿真实验,验证本文提出的关键资源服务链发现方法的有效性。(2)关键资源服务链的概念漂移检测方法。通过分析业务数据集,研究资源服务间影响度的变化。首先提出一种融合密度和秩次的聚类方法(Clustering Combining Density with Rank,Den_Rank),在不同时间窗口下,对上下游资源服务特征的影响度进行聚类,建立资源服务链的影响度基准;再从关键特征序列层面对关键资源服务链进行概念漂移检测,并设计实验验证本文提出的关键资源服务链概念漂移检测方法的有效性。最后,探讨本文提出的基于关键资源服务链的概念漂移检测方法在中小企业云制造公共服务平台系统中的应用过程。