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LogRank++:一种高效的业务过程事件日志采样方法

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计算机集成制造系统 2024年第2期30卷 623-634页

作者：刘聪张帅鹏李会玲何华曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

针对已有采样方法处理大规模事件日志时存在采样效率低的问题,提出一种高效的业务过程事件日志采样方法LogRank++。首先确定轨迹的重要性特征,然后对计算轨迹的重要性值进行排序,最后选择一组最重要的轨迹组成样本日志。综合采样质量和... 详细信息

针对已有采样方法处理大规模事件日志时存在采样效率低的问题,提出一种高效的业务过程事件日志采样方法LogRank++。首先确定轨迹的重要性特征,然后对计算轨迹的重要性值进行排序,最后选择一组最重要的轨迹组成样本日志。综合采样质量和采样效率两方面来评估此采样方法的高效性。所提采样方法已在开源过程挖掘工具平台ProM中实现。实验分析表明,相比已有采样方法,在保证样本日志质量的前提下,LogRank++能够大幅提高日志采样效率。

关键词：日志排序日志采样过程发现质量评估

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面向行为不变性的事件日志采样方法

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2809-2821页

作者：张帅鹏刘聪苏轩闻立杰宋容嘉曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 清华大学软件学院北京100084 杭州电子科技大学管理学院浙江杭州310018

信息系统在执行过程中收集了大量的业务流程事件日志,模型发现旨在从事件日志的行为信息中发现流程模型为业务流程理解和改进提供事实依据。直接跟随活动关系(DF)作为事件日志中最基本的行为信息是模型发现算法的基础。根据是否考虑日志... 详细信息

信息系统在执行过程中收集了大量的业务流程事件日志,模型发现旨在从事件日志的行为信息中发现流程模型为业务流程理解和改进提供事实依据。直接跟随活动关系(DF)作为事件日志中最基本的行为信息是模型发现算法的基础。根据是否考虑日志的DF频次特征,将已有模型发现算法分为考虑频次和不考虑频次两类。已有面向模型发现的日志采样方法注重于提高模型发现的效率,却损失了事件日志中DF频次信息,得到的样本日志在使用基于DF频次的模型发现算法时改变了原始日志的行为。因此,针对基于DF频次的模型发现算法,提出一种面向行为不变性的日志采样方法,具体而言,该方法包括通过按比率选取轨迹变体及频次、计算轨迹的DF权重和基于集合覆盖采样三个阶段,使得样本日志包含的行为信息与原始日志一致。通过公开事件日志数据集上的实验分析表明,与已有的日志采样方法比较本文方法得到的样本日志能更准确地保留原始日志中的DF频次信息,从而确保更高的模型挖掘质量。

关键词：事件日志日志采样模型发现行为不变性

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基于流程模型分解的分布式合规性检查方法

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2884-2896页

作者：沈晓林刘聪李会玲郑凯程龙曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学电子信息工程学院山东青岛266590 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

合规性检查是流程挖掘领域的一项重要任务,旨在发现业务流程日志行为和模型行为之间的差异和共性。对齐(Alignment)是当前合规性检查的标准技术之一,能精确定位日志行为和模型行为之间的偏差。然而,随着事件日志规模和复杂程度的增长,... 详细信息

合规性检查是流程挖掘领域的一项重要任务,旨在发现业务流程日志行为和模型行为之间的差异和共性。对齐(Alignment)是当前合规性检查的标准技术之一,能精确定位日志行为和模型行为之间的偏差。然而,随着事件日志规模和复杂程度的增长,对齐通常非常耗时且难以在合理的时间内返回结果。为此,提出一种基于流程模型分解的分布式合规性检查方法,首先,将各类流程模型统一转换为流程树模型,并利用流程树的结构特性将流程树分解为子树,以减少对齐方法的搜索空间;其次,在分布式平台Spark上计算轨迹和子模型的最优对齐,从而加快对齐的计算;最后,通过多个日志进行实验对比。所提方法均已在PM4PY和Spark分布式环境中实现,并且可以作为一种框架与其他合规性检查方法结合使用。通过公开日志数据集将所提方法与已有基于A*的对齐方法和托肯重演方法进行对比,实验结果表明所提方法可以提高业务流程合规性检查的计算效率。

关键词：合规性检查流程树对齐分解分布式计算

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基于特征选择的风机检修流程预测性监控方法

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2745-2755页

作者：郭娜刘聪李彩虹刘文娟王雷曾庆田山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255000 山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

针对风机检修业务流程中存在的操作失误和工作延期等问题,应用业务流程预测性监控方法,预测业务的下一事件、下一事件执行时间和剩余时间,以提醒工作人员预防和避免风险的发生。首先,针对不同预测任务,提出一种基于优先级的特征自选取策... 详细信息

针对风机检修业务流程中存在的操作失误和工作延期等问题,应用业务流程预测性监控方法,预测业务的下一事件、下一事件执行时间和剩余时间,以提醒工作人员预防和避免风险的发生。首先,针对不同预测任务,提出一种基于优先级的特征自选取策略,并使用LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)算法作为特征选择策略的依托预测模型,得到对预测结果有积极影响的输入特征;然后,针对不同预测任务分别采用LightGBM算法和LSTM(Long Short Term Memory)神经网络构建预测模型;最后,经实验评估和分析,在风机检修业务流程中,特征选择策略能够为不同的预测任务提供有效特征,确保预测的准确率,具有实际应用价值。对于不同预测任务而言,LightGBM算法更适用于下一事件任务预测,LSTM模型更适用于时间方面的任务预测。

关键词：流程预测性监控风机检修特征选择下一事件剩余时间

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一种面向无标记事件日志的案例识别方法

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2913-2922页

作者：王颖刘聪沈晓林高庆鑫闻立杰程龙曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 清华大学软件学院北京100084 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

流程挖掘旨在从事件日志中提取有用信息,从而发现、监控和改进实际的业务流程。大部分流程挖掘技术依赖于标准化的事件日志,即事件日志中的每个事件对应于一个案例。然而,已有的流程挖掘技术无法处理案例属性缺失的事件日志,即无标记事... 详细信息

流程挖掘旨在从事件日志中提取有用信息,从而发现、监控和改进实际的业务流程。大部分流程挖掘技术依赖于标准化的事件日志,即事件日志中的每个事件对应于一个案例。然而,已有的流程挖掘技术无法处理案例属性缺失的事件日志,即无标记事件日志。针对这个领域难题,提出一种面向无标记事件日志的案例识别方法。该方法首先根据关联规则从无标记事件日志中挖掘活动间的依赖程度,从而挖掘活动间的依赖关系;其次,根据活动间的依赖关系,挖掘活动间可能的活动关系,即并发关系、互斥关系和循环关系;最后提出一种案例识别算法对无标记事件日志进行案例识别,得到带有标记的事件日志。所提无标记事件日志案例识别方法已在开源平台ProM工具中实现。基于仿真日志数据集和真实日志数据集,验证了所提方法的有效性,通过与当前领域内最优方法进行定量比较,进一步验证了所提方法的优势。

关键词：流程挖掘 Petri网无标记事件日志案例识别

面向紧邻关系重发现的事件日志采样方法及其应用

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计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2832-2843页

作者：苏轩刘聪闻立杰孟晓亮李彩虹曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 清华大学软件学院北京100084

事件日志采样作为近年来流程挖掘领域一个新的研究热点,旨在提高流程挖掘任务的效率,如模型发现、合规性检查、流程预测等。然而目前已有的采样方法不能很好地保证挖掘模型的质量,且针对大规模事件日志的采样效率低。任务紧邻关系作为... 详细信息

事件日志采样作为近年来流程挖掘领域一个新的研究热点,旨在提高流程挖掘任务的效率,如模型发现、合规性检查、流程预测等。然而目前已有的采样方法不能很好地保证挖掘模型的质量,且针对大规模事件日志的采样效率低。任务紧邻关系作为事件日志中行为描述的基本单元,在各类流程挖掘任务中起到了关键作用。鉴于此,提出了一个通用的面向紧邻关系重发现的事件日志采样方法,该方法可保证紧邻关系的重发现性。为了验证该采样方法的有效性,将其应用于提高已有模型挖掘算法的效率,为了对挖掘模型质量定量评估,提出了基于流程树的模型相似度方法。所提出的采样方法已在开源流程挖掘工具平台ProM6和PM4PY实现,基于12个公开事件日志数据集,将所提出的面向紧邻关系重发现的采样方法与已有方法从模型挖掘质量方面进行了定量比较,实验结果表明所提方法可以在保证模型质量的前提下,大幅提高模型发现效率。

关键词：事件日志采样紧邻关系重发现质量评估模型相似度

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业务过程概念漂移检测算法的质量评估框架

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2722-2734页

作者：李婷刘聪徐兴荣张帅鹏闻立杰林雷蕾曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 淄博师范高等专科学校学前教育学院山东淄博255130 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 清华大学软件学院北京100084

现有研究工作大多关注概念漂移的检测,缺少对已有漂移检测算法的质量评估。因此,为更好评估过程模型的动态变更对业务过程的影响,提出了一个用于评估业务过程中概念漂移检测算法质量的通用框架,并针对不同应用需求提出了4种评价指标。... 详细信息

现有研究工作大多关注概念漂移的检测,缺少对已有漂移检测算法的质量评估。因此,为更好评估过程模型的动态变更对业务过程的影响,提出了一个用于评估业务过程中概念漂移检测算法质量的通用框架,并针对不同应用需求提出了4种评价指标。通过公开数据集和4种主流的漂移检测算法对所提评估框架以及四种评价指标进行比较分析,表明该框架具备一定的针对性与有效性,能够满足当前业务过程的实际需求。

关键词：概念漂移漂移检测过程模型通用框架评价指标

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编码方式对业务流程剩余时间预测影响评估

计算机集成制造系统 2024年第7期30卷 2431-2443页

作者：徐兴荣刘聪郭娜李婷陆婷闻立杰曾庆田任崇广山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804 清华大学软件学院北京100084 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

合理的事件编码方式有助于提升业务流程剩余时间预测效果,为此,有针对性地设计出5种事件编码方式。首先,抽取业务流程包含的全部事件,并利用事件编码方式对获取的事件进行编码。其次,根据业务流程序列性的特点,构建不同类型的剩余时间... 详细信息

合理的事件编码方式有助于提升业务流程剩余时间预测效果,为此,有针对性地设计出5种事件编码方式。首先,抽取业务流程包含的全部事件,并利用事件编码方式对获取的事件进行编码。其次,根据业务流程序列性的特点,构建不同类型的剩余时间预测模型,同时将事件编码向量作为预测模型的输入,从而评估事件编码方式对业务流程剩余时间预测的影响。在8个公开事件日志数据集上进行实验,结果表明GloVe事件编码方式在提高业务流程剩余时间预测效果上是最有效的。该实验结果可帮助研究者和从业者选择最合适的事件编码方式以实现最佳剩余时间预测效果。

关键词：业务流程剩余时间预测深度学习事件编码方式

Method for designing organization decision support system framework

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Journal of Systems Engineering and Electronics 2006年第4期17卷 764-768页

作者： Fan Jiancong Liang Yongquan zeng qingtian Dept. of Computer Science Shandong Univ. of Science and Technology Qingdao 266510P.R.China

The concept of organization decision support system （ODSS） is defined according to practical applications and novel understanding. And a framework for ODSS is designed. The framework has three components： infrastructure, decision-making process and decision execution process. Infrastructure is responsible to transfer data and information. Decision-making process is the ODSS＇s soul to support decision-making. Decision execution process is to evaluate and execute decision results derived from decision-making process. The framework presents a kind of logic architecture. An example is given to verify and analyze the framework. The analysis shows that the framework has practical values, and has also reference values for understanding ODSS and for theoretical studies.

关键词： terms-decision support system organization decision organization decision support system.