一种基于不完备日志联合发生关系的行为变化挖掘新方法

    公开(公告)号:CN109146408A

    公开(公告)日:2019-01-04

    申请号:CN201810840024.6

    申请日:2018-07-27

    CPC classification number: G06Q10/103

    Abstract: 本发明公开了一种基于不完备日志联合发生关系的行为变化挖掘新方法。本发明通过建立原始不完备事件日志集,在流程模型未知的情况下,通过对不完备事件日志执行变化操作Delete,获取变化后的事件日志,利用日志的联合发生关系与行为轮廓相结合的方法,达到仅基于不完备事件日志来提取活动的发生不变集,挖掘系统行为变化的目的。本发明将业务流程变化分析从一般的已知系统参考模型研究流程变化转换到流程模型未知,仅基于事件日志进行业务系统行为变化挖掘,通过Delete操作下行为关系变化挖掘算法可以得到执行变化操作Delete后的日志变迁间变化的行为关系,利用PROM仿真模拟对本发明提出的方法进一步验证分析。本发明提出的基于不完备日志联合发生关系的行为变化挖掘方法可以实现对不完备事件日志执行变化操作,挖掘变化的行为关系的目的,拓展已有的业务系统变化研究方法。

    一种基于Petri网可行迹的流程变化定位新方法

    公开(公告)号:CN108776870A

    公开(公告)日:2018-11-09

    申请号:CN201810581345.9

    申请日:2018-06-07

    Inventor: 孙书亚 方欢 李朋

    Abstract: 本发明公开了一种基于Petri网可行迹的流程变化挖掘方法研究。本发明首先进行模型假设,定义两种变化操作DELETE和MOVE;其次,基于变化操作的建立利用可行迹及变迁间的最小后继关系设计流程模型变化定位算法;再次,为了验证所提方法的可行性和有效性,建立初始过程模型和其对应的网系统,给出网系统中的可行迹,以行为轮廓理论为基础,计算出变迁对之间的最小后继关系;最后,给出两组变化后的可行迹,分别对应DELETE和MOVE两种变化操作,计算出执行变化操作后的变迁间的最小后继关系;比较存在变化的后继关系表与源网系统变迁间的最小后继表之间的差异,比较可行迹的变化,对存在变化的变迁位置进行定位,并参照源网系统流程图,给出存在变化的流程模型。

    一种日志诱导下的形态学片段流程组合聚类方法

    公开(公告)号:CN108733804A

    公开(公告)日:2018-11-02

    申请号:CN201810481862.9

    申请日:2018-05-18

    Abstract: 本发明公开了一种日志诱导下的形态学片段流程组合聚类方法。本发明通过分析业务流程管理系统中日志行为的共性,将多个相似的日志聚类,实现提取同类型业务系统的共性特征,达到对相似流程的业务进行融合的目的。本发明将业务流程中一类相似性问题,从一般的相似性研究主要集中在流程模型相似性度量方面,转换到通过提炼多个相似流程或者日志的共性,计算多个相似流程或日志的聚类中心的问题,考虑片段之间的共性特征,利用业务流程组合算法对等价的形态学片段进行业务流程融合。本发明提出的形态学片段提取检测及流程组合算法可以计算多个流程或者日志的聚类中心,实现业务融合的目的,拓展已有的通过日志配置业务流程的应用范围。

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