基于行为轮廓挖掘业务流程中不可见任务的方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于Web日志服务分析领域，涉及流程模型中一种新的不可见任务的寻找 方法，包括通过分析活动之间的行为关系找到缺省活动所对应不可见任务位置的方法。
【背景技术】
[0002] 随着计算机技术软件平台的不断成熟，以及流程模型应用领域的逐步扩展，势必 会出现包含多个不可见任务的业务流程模型。这些不可见任务不会出现在任何日志轨迹 中，不能被直接发现，如果不挖掘出这些不可见任务势必会使得所建的模型与系统所需存 在差异。针对这种情况，以满足用户所需功能为前提，在一定的行为约束条件下研究流程模 型中不可见任务的挖掘显得尤为重要，而分析它们之间的行为关系成为关键所在。
[0003] 找到不可见任务不仅能够使得模型更加完善，还能够提高运营效率。基于Petri 网行为轮廓挖掘出行为与行为之间的关系，通过分析它们之间的关系得出模型图，再通过 剩余的事件日志一步步优化，找到缺省活动所对应不可见任务的位置，最后通过计算合理 性及适当性判断所挖掘出模型的完备性。这种方法能够方便快捷的挖掘出业务流程模型中 的不可见任务，从而使得模型更加完备。以往所挖掘出的没有不可见任务的模型，其合理性 f的值和行为适当性aB的值都是偏低的，本发明不仅挖掘出带有不可见任务的模型，而且 提高了日志与模型之间的合理性和行为适当性。这一项技术在日志服务分析领域起到了很 重要的作用。
【发明内容】
[0004] 本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于Petri网行为轮廓挖掘业务流程中 不可见任务的方法。通过分析行为之间的关系一步步找到不可见任务的位置。
[0005] 为解决以上技术问题，本发明采用如下的技术方案：
[0006] 对于分析活动之间的行为关系，本发明根据弱行为轮廓的定义得出活动关系表， 根据活动关系表可以清楚得知哪些活动之间存在严格序关系及存在的次数。
[0007] 根据活动之间的行为关系，我们可以得出模型。在日志序列中，我们首先分析发生 频率最高的且发生活动最多的日志序列中活动的行为关系，从而得到源模型。再根据分析 剩余的日志序列，与最长的日志序列相比找到缺省活动的位置，再考虑这里是否存在一个 不可见任务。一步步优化源模型从而找到不可见任务的位置。
[0008] 当得出模型时，我们需要通过评价指标来验证模型是否完备。计算模型与日志之 间的合理性及行为适当性。首先根据执行日志来计算模型的合理性f，根据合理性来判断 日志的重放效果。其次在f-Ι的情况下，考虑模型的行为适当性aB。此时把找到的不
可见任务视为正常任务计算，如果评价指标出现一高一低则需要通过公式 (m，n代表它们所占的权重）计算得出一组数，再计算这组数据的方差。方差越小，波动越 小，越稳定，则越好。
[0009] 按照上述方法，通过分析行为之间的关系一步步优化得出带有不可见任务的过程 模型。
【附图说明】
[0010] 图1是本发明的流程模型图。
[0011] 图2是本发明的部分实施的流程图。
[0012] 图3是本发明的评价挖掘出带有不可见任务模型的步骤图。
【具体实施方式】
[0013] 提供一种基于Petri网行为轮廓挖掘业务流程中不可见任务的方法。通过分析行 为之间的关系一步步找到不可见任务的位置。并通过评价指标来判定模型的完备性。
[0014] 以下结合附图对本发明作进一步的说明。
[0015] 图1所示，在过程挖掘中，根据信息系统记录产生事件日志，事件日志再通过过程 挖掘产生过程模型，由于各种原因会出现不可见任务，这些任务存在在过程模型中，但不出 现在事件轨迹中。
[0016] 图2是本发明的部分实施的流程，包括如何使用行为轮廓分析得出不可见任务。 如图所示，在产生的事件日志中通过分析发生频率较高且发生任务较多的日志轨迹得出源 模型。再分析剩余的日志轨迹中发生频率较高且发生任务较多来一步步优化源模型并找到 出现不可见任务的位置。
[0017] 图3描述了评价指标计算步骤，其中包括模型与日志之间的合理性f及行为适当 性aB (此时把找到的不可见任务当正常任务计算）。如果出现评价指标一高一低则通过公
(m，η代表它们所占的权重）计算得出一组数，再计算这组数据的方差。 方差越小，波动越小，越稳定，则越好。
【主权项】
1. 本发明关于业务流程中不可见任务的发现方法，其特征在于：首先为了解决带有行 为约束的业务流程模型表达的不清楚性，运用Petri网行为轮廓分析行为之间的关系，挖 掘出带有不可见任务的模型；再通过计算日志与模型之间的合理性f和行为适当性aB，来 判定挖掘出来的模型是否完备。2. 根据权利要求1所述的，运用Petri网行为轮廓挖掘出带有不可见任务的模型的方 法，其特征在于：不可见任务在日志序列里是看不见的，以往的方法不能有效地发现不可见 任务。然而不可见任务会使得日志序列中存在缺省活动，本发明在此基础上，通过分析发生 频率最高的且发生活动最多的日志序列之间的行为关系得出源模型，再通过分析出现缺省 活动的日志序列一步步优化源模型，这样能够有效地找到不可见任务。3. 根据权利要求1所述的评价指标判定模型是否完备，其特征在于：首先根据执行日 志来计算模型的合理性f，根据合理性来判断日志的重放效果。其次在f- 1的情况下，考 虑模型的行为适当性aB。此时把找到的不可见任务视为正常任务计算，如果评价指标出现再计算这组数据的方差。方差越小，波动越小，越稳定，则越好。
【专利摘要】一种基于Petri网行为轮廓挖掘业务流程中不可见任务的新方法。首先分析最长的且发生频率最高的日志序列之间的行为关系，结合弱行为轮廓的定义得出源模型，再根据剩余日志中出现缺省活动的序列，一步步优化源模型从而找到带有不可见任务的模型。最后将其与源模型进行比较得出带有不可见任务模型的合理性及适当性。目前挖掘不可见任务针对自由选择网有一些解决办法，但是对于复杂的过程模型存在一定的局限性。本发明不仅能够挖掘出复杂过程模型中的不可见任务，而且能提高日志与模型之间的合理性f和行为适当性aB。该技术在业务流程的事件日志分析中有较好的促进作用。
【IPC分类】G06F11/34
【公开号】CN105045706
【申请号】CN201510438326
【发明人】方贤文, 王晓悦, 曹芮浩, 刘祥伟, 方新建
【申请人】安徽理工大学
【公开日】2015年11月11日
【申请日】2015年7月22日