基于Petri網(wǎng)行為輪廓的日志挖掘方法
【專利摘要】一種基于Petri網(wǎng)行為輪廓的日志挖掘方法，屬于流程挖掘領(lǐng)域。其目的是通過(guò)挖掘技術(shù)的實(shí)施來(lái)改進(jìn)業(yè)務(wù)流程模型，從而提高流程運(yùn)行效率和服務(wù)質(zhì)量。首先從程序運(yùn)行產(chǎn)生的軌跡中提取日志序列,然后進(jìn)行預(yù)處理；分析相鄰兩個(gè)活動(dòng)間的行為關(guān)系，建立行為輪廓，依據(jù)直接依賴關(guān)系構(gòu)建初始模型；然后重放出現(xiàn)頻數(shù)最大的日志序列，根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)尋找出優(yōu)于初始模型的兩個(gè)流程模型；利用行為輪廓一致性分別比較這兩個(gè)模型與初始模型的一致性度，選擇較優(yōu)的模型；重復(fù)上述最后兩個(gè)步驟直到日志重放完畢，得到最優(yōu)業(yè)務(wù)流程模型。該挖掘方法不僅能夠保證業(yè)務(wù)流程滿足功能性，而且使得流程的行為簡(jiǎn)潔，減少程序運(yùn)行時(shí)間。
【專利說(shuō)明】基于Petr i網(wǎng)行為輪廓的日志挖掘方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及業(yè)務(wù)流程管理領(lǐng)域的業(yè)務(wù)流程挖掘方法，它適用于從程序運(yùn)行產(chǎn)生的軌跡中提取日志序列，進(jìn)行業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化挖掘，屬于流程挖掘領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]業(yè)務(wù)流程管理是企業(yè)運(yùn)行越來(lái)越重要的一部分，業(yè)務(wù)流程管理的優(yōu)劣直接影響著企業(yè)的效益，而業(yè)務(wù)流程的優(yōu)劣又直接影響著業(yè)務(wù)流程管理的效率。在這種情況下，企業(yè)總想擁有更好的業(yè)務(wù)流程，而業(yè)務(wù)流程挖掘就是一種能夠改進(jìn)業(yè)務(wù)流程的一種方法。業(yè)務(wù)流程挖掘是一種數(shù)據(jù)挖掘在業(yè)務(wù)流程管理領(lǐng)域的一種較新應(yīng)用，通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)流程運(yùn)作產(chǎn)生的日志進(jìn)行分析，還原業(yè)務(wù)流程的真實(shí)過(guò)程，利用日志對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行分析和優(yōu)化等。
[0003]對(duì)于流程挖掘問(wèn)題，現(xiàn)有的挖掘方法主要從行為語(yǔ)義學(xué)和過(guò)程行為方法進(jìn)行的，基于行為語(yǔ)義學(xué)的流程挖掘已有大量的研究，而基于過(guò)程行為的流程挖掘的研究相對(duì)較少，特別是針對(duì)業(yè)務(wù)流程的挖掘，而且大多數(shù)未對(duì)挖掘方法的優(yōu)劣程度從過(guò)程行為方面進(jìn)行一致性測(cè)量，并且在以往的挖掘中，從未加入行為輪廓的概念。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明為了改進(jìn)現(xiàn)有的挖掘方法，提出了一種基于執(zhí)行日志的業(yè)務(wù)流程優(yōu)化挖掘方法，能夠有效地提高流程運(yùn)行效率和服務(wù)質(zhì)量。該方法在挖掘的過(guò)程中為了更加明確地說(shuō)明活動(dòng)間的關(guān)系加入了行為輪廓的概念，不僅能夠保證模型的功能性得到滿足，而且還可以使得模型擁有較為簡(jiǎn)潔的行為，最終得到行為合理、結(jié)構(gòu)得當(dāng)?shù)臉I(yè)務(wù)流程模型。
[0005]在挖掘過(guò)程中，首先，從程序運(yùn)行產(chǎn)生的軌跡中提取日志序列，將所有的日志序列進(jìn)行合并，避免出現(xiàn)重復(fù)操作，再將合并后的日志序列按照頻數(shù)大小順序排列，即優(yōu)先考慮頻數(shù)大的序列，以保證這些序列能被模型接受；選擇頻數(shù)較大的幾個(gè)日志序列，建立活動(dòng)關(guān)系表，確定相鄰兩個(gè)活動(dòng)間的行為輪廓關(guān)系，根據(jù)活動(dòng)間的直接依賴關(guān)系構(gòu)建初始模型；通過(guò)日志的重放分析剩余日志序列與初始模型的合理性，再分析剩余日志序列與初始模型的合理性、行為適當(dāng)性、結(jié)構(gòu)適當(dāng)性，調(diào)整初始模型，可得到初步的優(yōu)化模型；然后經(jīng)過(guò)計(jì)算行為輪廓一致性度，可得到本次循環(huán)的優(yōu)化模型；重復(fù)以上操作直到日志重放完畢，得到最優(yōu)模型。
[0006]值得注意的是，在計(jì)算行為輪廓一致性度的時(shí)候，應(yīng)該有兩個(gè)初步優(yōu)化模型，要分別計(jì)算他們與初始模型的一致性度，所以在第一次循環(huán)的時(shí)候，要選擇出兩個(gè)初步優(yōu)化模型。
[0007]本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是在挖掘的過(guò)程中加入了行為輪廓的概念，用行為輪廓一致性評(píng)價(jià)模型的優(yōu)劣，有效地降低了模型的冗余度，提高程序的運(yùn)行效率。
【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0008]圖1是本發(fā)明實(shí)施方式的結(jié)構(gòu)示意圖。[0009]圖2是本發(fā)明日志序列處理的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0010]圖3是本發(fā)明優(yōu)化挖掘算法的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0011]以下結(jié)合附圖所述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的說(shuō)明。
[0012]圖1為本發(fā)明的整個(gè)流程系統(tǒng)的主要部分的示意圖。如圖所示，整個(gè)系統(tǒng)是以提取日志為開始，經(jīng)過(guò)預(yù)處理，然后進(jìn)行業(yè)務(wù)流程的挖掘。它主要包括兩部分分別是日志序列的處理和優(yōu)化挖掘算法。實(shí)際模型是否已知并不重要，我們只是想從運(yùn)行的日志序列中挖掘出更加有效的模型。
[0013]圖2是本發(fā)明日志序列處理的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖所示，首先，從程序運(yùn)行產(chǎn)生的軌跡中提取日志序列，將所有的日志序列進(jìn)行預(yù)處理使之滿足兩個(gè)條件:一是沒(méi)有相同的日志序列，可避免重復(fù)操作；二是日志序列應(yīng)按照頻數(shù)大小順序排列，以方便優(yōu)先考慮頻數(shù)大的序列，以保證這些序列能被模型接受；選擇頻數(shù)較大的幾個(gè)日志序列，建立活動(dòng)關(guān)系表，確定相鄰兩個(gè)活動(dòng)間的行為輪廓關(guān)系，根據(jù)活動(dòng)間的直接依賴關(guān)系構(gòu)建初始模型。
[0014]圖3是本發(fā)明優(yōu)化挖掘算法的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖所示，從初始模型開始，通過(guò)日志的重放分析剩余日志序列與初始模型的合理性，再分析日志序列與初始模型的行為適當(dāng)性和結(jié)構(gòu)適當(dāng)性，選擇較優(yōu)的模型；分別計(jì)算初始模型與初步優(yōu)化模型的行為輪廓一致性度；選擇較優(yōu)的一個(gè)作為初始模型，另外一個(gè)作為初步優(yōu)化模型；重復(fù)以上操作直到日志重放完畢，得到最優(yōu)模型。(注:在第一次循環(huán)中分析日志與模型間的一致性時(shí)需找到兩個(gè)初步優(yōu)化模型)附:1)合理性:
【權(quán)利要求】
1.基于Petri網(wǎng)行為輪廓的日志挖掘方法，該方法由日志序列的提取和處理、業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化挖掘方法兩部分組成，其特征在于，日志序列的提取和處理實(shí)現(xiàn)對(duì)日志序列的規(guī)范化要求，即滿足能夠從日志序列進(jìn)行挖掘的條件；業(yè)務(wù)流程的挖掘方法實(shí)現(xiàn)對(duì)處理過(guò)的日志序列逐個(gè)進(jìn)行重放，根據(jù)各個(gè)指標(biāo)建立模型、調(diào)整模型和選擇模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的業(yè)務(wù)流程挖掘方法，其特征在于:在分析日志序列的活動(dòng)時(shí)，采用了行為輪廓的概念，利用活動(dòng)間的關(guān)系表構(gòu)建了各個(gè)相鄰活動(dòng)間的行為輪廓關(guān)系。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所屬的業(yè)務(wù)流程挖掘方法，其特征在于:在優(yōu)化挖掘過(guò)程中，不僅利用了日志與模型的一致性分析，而且還利用了模型與模型的一致性分析，在評(píng)價(jià)模型與模型的一致性時(shí)，采用評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是行為輪廓一致性度。
【文檔編號(hào)】G06Q10/06GK103559588SQ201310574153
【公開日】2014年2月5日 申請(qǐng)日期:2013年11月15日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月15日
【發(fā)明者】方賢文, 吳俊枝, 劉璐, 劉祥偉, 方新建 申請(qǐng)人:安徽理工大學(xué)