復雜服務系統(tǒng)業(yè)務流程建模改進方法研究.pdf

1、復雜服務系統(tǒng)，是支撐大型現(xiàn)代服務業(yè)企業(yè)或行業(yè)運營、模式創(chuàng)新和業(yè)態(tài)演化的大型、復雜服務計算系統(tǒng)或平臺，如電子商務、大型云服務系統(tǒng)、大型智慧城市系統(tǒng)等。業(yè)務流程建模是復雜服務系統(tǒng)的關鍵問題，它幫助業(yè)務人員、管理者以及使用者更好的理解和分析企業(yè)業(yè)務過程。但復雜服務系統(tǒng)對傳統(tǒng)業(yè)務流程建模存在如下挑戰(zhàn):首先，在復雜服務系統(tǒng)中，業(yè)務流程的運行通常需要多個不同IT系統(tǒng)的支撐，因此其業(yè)務邏輯的表現(xiàn)形式呈多樣化特點;其次，復雜服務系統(tǒng)下的業(yè)務流程資源庫隨

2、著業(yè)務的發(fā)展呈現(xiàn)大規(guī)模復雜化的趨勢，如何高效地對流程進行相似檢索對企業(yè)流程建模有重大意義;最后，如何快速有效的進行復雜服務系統(tǒng)下的業(yè)務流程建模也成為了亟待解決的問題。論文針對上述三大挑戰(zhàn)，圍繞業(yè)務流程建模改進，展開對流程挖掘、流程檢索以及流程推薦三大建模改進方法的研究工作。具體來說，論文主要工作和貢獻如下:
　　針對傳統(tǒng)流程挖掘方法無法直接用于其它表現(xiàn)形式的流程執(zhí)行記錄，論文在當前融合業(yè)務規(guī)則引擎的柔性工作流系統(tǒng)產(chǎn)生的系統(tǒng)執(zhí)行日志

3、之上，提出一種基于業(yè)務規(guī)則引擎執(zhí)行日志的流程挖掘技術（α-γ算法）。α-γ算法借鑒經(jīng)典流程挖掘算法（α算法）思想，對隱藏在規(guī)則執(zhí)行日志中的業(yè)務過程執(zhí)行記錄進行了規(guī)則任務間的觸發(fā)關系分析，最終以Petri網(wǎng)形式對所挖掘流程進行表示。此外，α-γ算法所挖掘流程與傳統(tǒng)流程挖掘結果存在不一致性?；谠摬灰恢滦?，論文所提方法可提供給業(yè)務分析人員新型的業(yè)務流程建模視角，進而更全面的把握實際業(yè)務流程走向。實驗表明，在較大規(guī)模執(zhí)行日志和觸發(fā)事件條件下的

4、α-γ挖掘時間在2s左右，此外相關驗證實驗也證明了其有效性。
　　針對現(xiàn)有基于圖編輯距離的流程檢索方法無法適應業(yè)務流程資源庫大規(guī)模復雜化的現(xiàn)狀，論文提出兩種高效的流程檢索方法，分別基于Levenshtein距離（也稱字符串編輯距離）和基于最大公共子圖。這兩種方法出發(fā)點均為最小深度優(yōu)先探索編碼，該編碼可對流程圖進行唯一的字符串標識。第一種方法通過對該字符串上模擬圖編輯距離思想，進而通過計算Levenshtein距離求得其相似度。第二

5、種方法利用流程圖模型間的最大公共子圖進行相似度計算，可以避免第一種方法以及傳統(tǒng)基于圖編輯距離方法需要對相關操作消耗的賦值問題，進而在流程檢索時不依賴于具體應用場景。實驗表明本文所提兩種方法在流程資源庫達到上萬級別時，均仍能在5s左右的時間返回結果，因此可較好地應用于大規(guī)模復雜化的業(yè)務流程資源庫。
　　針對當前建模方法效率低且準確度無法保證的缺點，論文主要提出了基于圖結構的自動化流程推薦技術。該技術旨在通過自動化的方式將所需要可能制

6、定的活動節(jié)點推薦給建模人員，進而指導其有效快速的完成流程建模工作。該技術從流程圖模型結構出發(fā)，在大量業(yè)務流程圖基礎上進行流程子圖挖掘、處理和分析，隨后進行相關的子圖分解以及流程模式提取等工作，最后將這些模式與建模人員正在構建的流程（參考流程）匹配，找出最為相似或距離最近的流程模式對應的活動節(jié)點進行推薦。論文共提出兩種推薦方法，第一種方法是基于相似度計算的流程推薦，其采用流程檢索中對流程相似度的計算方法，并結合其它度量對流程片斷進行距離計

7、算，進而找出距離最小的流程模式做為推薦依據(jù);第二種方法則對參考流程采用近距離最大子圖優(yōu)先的匹配策略，將其子圖與流程模式按照最小深度優(yōu)先探索編碼進行相等性判斷。該方法克服了第一種方法中需要設置不同度量的權重。通過實驗考察，所提方法基本推薦準確度保持在了80％左右，同時在效率方面均維持在幾十毫秒級別。
　　在現(xiàn)有工作基礎JTangFlow3.0工作流管理系統(tǒng)基礎上，論文提出了JTangFlow4.0:一個支持業(yè)務流程建模改進的工作流系