基于Petri網(wǎng)通訊行為輪廓的業(yè)務(wù)流程挖掘研究.pdf

1、隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，信息系統(tǒng)中記錄了各種各樣的事件數(shù)據(jù)，且事件數(shù)據(jù)數(shù)量龐大，難以處理。針對此類問題，流程挖掘技術(shù)可以更好的實現(xiàn)事件數(shù)據(jù)與流程模型之間的鏈接，并對事件數(shù)據(jù)進行相關(guān)操作。為了從抽取的事件日志中挖掘出適用于市場需求的流程模型，需要對事件日志中的非頻繁行為進行一定的優(yōu)化操作?；诖?，業(yè)務(wù)流程非頻繁行為的挖掘與優(yōu)化成為了一項重要的熱門研究課題。
　　目前對業(yè)務(wù)流程非頻繁行為的研究主要集中在把非頻繁行為作為噪音而刪除的方面，

2、這樣忽略了部分行為的重要性，使挖掘的業(yè)務(wù)流程模型丟失了部分的實際意義。針對流程非頻繁行為的問題，主要表現(xiàn)為擬間接依賴關(guān)系的挖掘，挖掘業(yè)務(wù)流程隱變遷以及條件非頻繁行為的挖掘與優(yōu)化等方面。在挖掘流程模型中，如果僅僅考慮事件日志中事件間的直接依賴關(guān)系，挖出的模型很難滿足實際的要求。在挖掘隱變遷的準(zhǔn)確性上，已有方法具有一定的局限性。對于業(yè)務(wù)流程非頻繁行為的挖掘優(yōu)化方面，已有的方法很少從數(shù)據(jù)流角度去分析或者是忽略了模塊之間的通訊行為?；谝陨狭鞒?/p>

3、非頻繁行為的挖掘問題，提出了相應(yīng)的算法。本文主要文獻包括:
　　(1)針對業(yè)務(wù)流程活動(事件)間的間接依賴問題，提出了基于擬間接依賴的流程挖掘優(yōu)化分析方法。以行為輪廓理論為基礎(chǔ)，首先，依據(jù)事件日志，構(gòu)建初始模型。然后，在執(zhí)行日志下，通過基于整數(shù)線性規(guī)劃流程發(fā)現(xiàn)算法的基本約束體，查找具有擬間接依賴關(guān)系的變遷對，并對模型進行完善挖掘出目標(biāo)模型。
　　(2)針對業(yè)務(wù)流程隱變遷的挖掘問題，提出了基于域挖掘隱變遷的方法。隱變遷的挖掘可

4、以更好的還原業(yè)務(wù)流程模型，已有挖掘隱變遷的方法在準(zhǔn)確查找隱變遷方面存在一定的局限性?；诖?，提出了基于域挖掘業(yè)務(wù)流程隱變遷的方法。依據(jù)行為輪廓理論，給定執(zhí)行事件日志，構(gòu)建模塊網(wǎng)與特征網(wǎng)的交互初始Petri網(wǎng)模型。將預(yù)處理區(qū)域的片段記錄事件日志轉(zhuǎn)換成變遷系統(tǒng)，查找非平凡域(包含隱域)，依據(jù)域理論構(gòu)造含有隱變遷的片段子模型，使子模型與初始模型融合，挖掘出含有隱變遷的目標(biāo)模型。
　　(3)針對業(yè)務(wù)流程非頻繁行為的挖掘問題，提出了數(shù)據(jù)意識

5、下的條件不頻繁行為挖掘與優(yōu)化。業(yè)務(wù)流程非頻繁行為是指低頻次事件軌跡記錄的行為，從事件日志中挖掘條件非頻繁行為是業(yè)務(wù)流程優(yōu)化的關(guān)鍵問題之一。已有的研究方法忽略低頻次行為，也較少考慮數(shù)據(jù)流角度下的非頻繁行為，鑒于此，考慮了事件之間隱藏的數(shù)據(jù)依賴關(guān)系，提出了基于數(shù)據(jù)意識的條件不頻繁行為挖掘與優(yōu)化。以模塊間的通訊行為輪廓理論為基礎(chǔ)，通過查詢參考模型的可行跡，對頻次較低的軌跡添加屬性值，計算交互特征間的數(shù)據(jù)依賴值并對非頻繁行為進行分類處理。另外，

6、根據(jù)處理后的優(yōu)化日志，構(gòu)建模塊網(wǎng)和特征網(wǎng)。模塊網(wǎng)與特征網(wǎng)進行交互，挖掘出特征網(wǎng)與模塊網(wǎng)的業(yè)務(wù)流程優(yōu)化通訊模型。
　　(4)針對業(yè)務(wù)流程條件非頻繁行為的挖掘與優(yōu)化問題，提出了基于通訊行為輪廓挖掘條件非頻繁行為的方法。條件非頻繁行為是指帶有屬性值的頻數(shù)較低事件軌跡所記錄的行為。從記錄的事件日志中挖掘條件非頻繁行為是業(yè)務(wù)過程優(yōu)化的主要內(nèi)容之一。已有的方法刪除低頻次行為，也較少考慮模塊網(wǎng)間數(shù)據(jù)流角度下的條件非頻繁行為，基于此，提出了基于通