流程挖掘研究及工作流模型的時(shí)間性能分析.pdf

1、隨著工作流技術(shù)的發(fā)展，工作流管理廣泛應(yīng)用到企業(yè)信息系統(tǒng)中。在傳統(tǒng)的工作流生命周期中，通常由相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜以O(shè)計(jì)一個(gè)符合企業(yè)流程的工作流模型，然后配置相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)，最后系統(tǒng)投入使用。但實(shí)際應(yīng)用表明，流程設(shè)計(jì)者不能在工作流系統(tǒng)投入使用之前就設(shè)計(jì)出一個(gè)很完善的、固定不變的模型。另一方面，業(yè)務(wù)流程會(huì)隨著時(shí)間推移變更。相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜蚁Ｍ麖墓ぷ髁飨到y(tǒng)真正運(yùn)作情況中得到有用的信息，以進(jìn)行工作流模型再造?，F(xiàn)有很多應(yīng)用系統(tǒng)均能提供日志，這些日志記錄了系統(tǒng)的運(yùn)作

2、情況，為工作流模型再造提供了可能。流程挖掘抽取系統(tǒng)提供的日志信息，挖掘業(yè)務(wù)流程的真實(shí)運(yùn)作模型。增量挖掘在日志信息的基礎(chǔ)上，結(jié)合已有舊模型信息，或領(lǐng)域?qū)＜业南闰?yàn)知識(shí)，更全面地挖掘模型。此外，日志中還包含大量時(shí)間信息。通過(guò)對(duì)這些時(shí)間信息統(tǒng)計(jì)可以對(duì)模型作時(shí)間性能分析，得到模型最大運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)間信息。這些從日志中學(xué)習(xí)到的信息可反饋給流程設(shè)計(jì)者，以更好地進(jìn)行模型再造。 本文研究工作流模型再造階段的兩個(gè)問(wèn)題：流程挖掘及工作流模型時(shí)間性能分析。在深

3、入研究國(guó)內(nèi)外相關(guān)工作的基礎(chǔ)上，本文的主要工作及貢獻(xiàn)如下： 1.現(xiàn)有研究已有多種挖掘算法，基于不同的方法體系，挖掘出符合特定條件的工作流模型，但這些算法對(duì)循環(huán)結(jié)構(gòu)的支持存在缺陷。本文給出一種可學(xué)習(xí)循環(huán)結(jié)構(gòu)的流程挖掘方法，該方法能處理復(fù)雜的循環(huán)結(jié)構(gòu)。方法的解決思路不限于特定算法，也能適用于其余不支持循環(huán)結(jié)構(gòu)的算法中。論文給予相關(guān)理論證明，并從算法復(fù)雜度、日志質(zhì)量對(duì)結(jié)果的影響及方法的適用范圍與推廣三方面作了詳細(xì)的理論探討。最后編寫實(shí)驗(yàn)

4、驗(yàn)證挖掘效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與流程挖掘中最典型的α算法相比，該方法挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確度較高。 2.目前增量挖掘的研究不多。本文研究了在增量挖掘中完善操作與更新操作的細(xì)節(jié)，考慮到循環(huán)結(jié)構(gòu)內(nèi)及循環(huán)結(jié)構(gòu)外的任務(wù)的位置變化情況，提出了增量挖掘方法。與已有工作相比，該方法能支持循環(huán)結(jié)構(gòu)的增量挖掘。此外本文提出的方法還能考慮到業(yè)務(wù)流程隨著時(shí)間推移，新任務(wù)出現(xiàn)及舊任務(wù)被取消的情況，結(jié)合已有模型及新增日志信息量，合理地處理流程變更中任務(wù)的交替。最后