检索结果-南通市图书馆

计算机科学 2018年第3期45卷 317-321页

作者：翟鹏珺方贤文刘祥伟安徽理工大学信息与计算科学系安徽淮南232001

流程模型挖掘是基于系统运行记录下的事件日志来还原特征对应流程模型的技术。目前已有的挖掘方法多是基于由系统分解出的不同模块之间交互频繁且模块包含特征较少的场景。在挖掘包含较多特征、交互不频繁的流程模型方面,目前的方法存... 详细信息

流程模型挖掘是基于系统运行记录下的事件日志来还原特征对应流程模型的技术。目前已有的挖掘方法多是基于由系统分解出的不同模块之间交互频繁且模块包含特征较少的场景。在挖掘包含较多特征、交互不频繁的流程模型方面,目前的方法存在一定的局限性。鉴于此,文中提出了基于接口变迁的交互流程模型挖掘方法。首先,利用现有的挖掘方法来挖掘模块内部的特征序,确定初始模块网;其次,遍历事件日志以查找疑似接口变迁;然后,通过挖掘特征网来确定接口变迁,并对接口变迁增加接口库所;最后,基于开放Petri网,利用合成网的观点将交互模块合成为一个完善的流程模型Petri网。通过实例分析,验证了该挖掘方法的有效性。

关键词：流程模型挖掘日志特征模块网接口变迁特征网

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基于Petri网接口变迁的交互流程模型模块网挖掘方法

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长春理工大学学报（自然科学版） 2017年第5期40卷 132-135,142页

作者：翟鹏珺方贤文刘祥伟安徽理工大学数学与大数据学院淮南232001

交互流程模型的模块分解是查找流程模型变化域的核心内容之一,已有的模块分解方法多是基于完整的流程模型,通过挖掘对比流程模型中所有活动的行为关系将流程模型分解为多个模块网。但是在基于单纯的事件日志分解交互流程模型方面,目前... 详细信息

交互流程模型的模块分解是查找流程模型变化域的核心内容之一,已有的模块分解方法多是基于完整的流程模型,通过挖掘对比流程模型中所有活动的行为关系将流程模型分解为多个模块网。但是在基于单纯的事件日志分解交互流程模型方面,目前的模块分解方法存在一定的局限性。提出基于Petri网接口变迁的交互流程模型模块网挖掘方法,首先基于系统运行所记录的局部有效事件日志确定其中各活动间的前驱后继关系,并得到相应的活动前驱后继关系表。然后,基于前驱后继关系频繁的活动查找接口变迁,同时考虑无后继变迁的活动。其次,通过分析接口变迁的前集变迁查找交互流程模型中各个模块网的初始变迁,并由初始变迁开始,利用活动前驱后继关系表,逐个添加活动,以此挖掘交互流程模型的模块网。论文最后通过实例验证该优化方法的有效性。

关键词： Petri网事件日志接口变迁模块分解模块网

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基于配置变迁的业务流程模型优化分析方法

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计算机科学 2016年第S2期43卷 509-512页

作者：刘红刘祥伟王丽丽安徽理工大学信息与计算科学系淮南232001

为了灵活适应市场需求,业务流程模型的优化分析显得越来越重要。已有的方法大部分基于静态定位变化区域,进而对该区域进行优化,具有一定的局限性。基于Petri网的方法和行为轮廓的思想从行为角度来动态分析业务流程中的变化部分,利用日... 详细信息

为了灵活适应市场需求,业务流程模型的优化分析显得越来越重要。已有的方法大部分基于静态定位变化区域,进而对该区域进行优化,具有一定的局限性。基于Petri网的方法和行为轮廓的思想从行为角度来动态分析业务流程中的变化部分,利用日志与模型的匹配关系以及动态定位来确定模型中的变化域,考虑接口部分,利用适合度和行为适当性,通过配置变迁优化模型,然后利用行为轮廓一致性度判定最优模型,最后用实例验证该方法的可行性。

关键词：配置变迁模型定位移动优化分析匹配接口变迁 Petri网

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基于行为特征网的业务流程模型分解挖掘方法

基于行为特征网的业务流程模型分解挖掘方法

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作者：翟鹏珺安徽理工大学

学位级别：硕士

过程挖掘是在日志的基础上去还原业务流程模型的技术。由于市场多样化的需求,系统运行下的模型间通过多种行为交互连接已经成为一种新的趋势,而行为的交互使得事件日志日益冗长,从而增加了过程挖掘的难度。因此,对业务模型进行模块化的... 详细信息

过程挖掘是在日志的基础上去还原业务流程模型的技术。由于市场多样化的需求,系统运行下的模型间通过多种行为交互连接已经成为一种新的趋势,而行为的交互使得事件日志日益冗长,从而增加了过程挖掘的难度。因此,对业务模型进行模块化的分解的挖掘分析具有十分重要的理论意义还有实际意义。随着大数据时代的到来,各类系统运行产生的日志数据量日益庞大,基于事件日志的过程挖掘算法逐渐开始面临挑战,比如日志信息量的爆炸式增长使得过程挖掘的计算复杂度大幅度升高以及模型的运行效率线性降低等。现有的过程挖掘算法多是基于特征、活动数量较少,且模型要求简单的事件日志,而对于大数据背景下的日志类型,本文提出了基于特征网的交互流程模型挖掘方法,首先,分析了日志中活动对应下的各个特征间的内部特征序关系,由此优先挖掘初始模块网;其次,根据接口变迁以及特征网的定义,遍历日志挖掘接口变迁并对其增添接口库所;然后,运用合成网的观点,通过接口库所将交互模块融合成为一个完善的过程模型。该挖掘方法不仅可以处理包含特征数量较多的日志,还可以有效挖掘交互并不频繁的流程模型。本文的主要贡献还包括.:(1)针对业务流程模型挖掘过程中基于单纯事件日志分解模型的情况下,提出基于Petri网接口变迁的模块网挖掘方法。该方法打破了已有分解挖掘算法必须优先挖掘整网的局限性,通过分析局部有效事件日志中各个活动间的前驱后继关系,并基于前驱后继关系相对频繁的活动挖掘接口变迁,之后考虑接口变迁的所有前集变迁输出模块网的初始变迁,再将该初始变迁作为输入,对其逐步添加活动挖掘有效模块网。(2)针对包含不同活动数目较多的事件日志,提出了基于行为特征网分解挖掘流程模型的方法。在Petri网行为轮廓的基础上结合行为足迹的概念,通过分析不同活动间的行为关系挖掘行为矩阵,并计算行为关系图以此划分活动聚类。同时,过滤子日志挖掘子网,并基于子网有效挖掘行为特征网,最后融合子网行为特征网形成整网。该方法不仅有效地降低了过程挖掘的计算复杂度,而且提高了分解挖掘算法的严谨性,使得挖掘算法更好的适用于更多领域。(3)针对包含时间/次数信息或者添加指定任务等模型要求的模型,已有的模型优化方法大多基于配置变迁的观点,通过挖掘隐藏变迁以及阻止变迁对该模型进行优化处理,但是简单地挖掘配置变迁并不能有效解决模型要求。对于这一问题,本文给出了基于片段适配优化模型的一个方法。首先,基于配置优化下的配置流程模型分析系统运行下反馈的各个模型要求,并根据模型要求查找需要进行适配处理的流程片段。其次,用适配片段替换配置流程模型中与适配片段重叠的隐藏变迁以及阻止变迁,并保留其他配置变迁。最后,基于模型要求选择匹配的适配模式类型。同时,通过插入适配规则对适配片段增加时间任务或者限制其发生次数,以此对配置流程模型进行优化处理。

关键词：过程挖掘接口变迁模块网行为特征网行为矩阵聚类配置流程模型片段适配

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