为了向用户推荐结构相似且时间效率较高的流程，提出了一种基于流程中活动发生的概率和时间的流程推荐方法。定义了一个模型PTN（probabilistictimePetrinet）来表示流程，改进了一个现有的流程相似度方法并且将它命名为MDS（matrixdistancesimilarity），用于找出流程库中与查询模型结构相似的流程集合，提出了一个最小加权时间方法（minimumweightedtime，MWT），用于找出流程集合中时间效率较高的业务流程。在此基础上设计了相关算法，并且分析了时间复杂度。实验数据证明了方法的有效性和高效性。