【摘 要】
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随着大数据时代的到来,企业的业务过程模型越来越复杂,过程模型库的管理变得困难。在管理企业模型库的过程中,业务过程模型的相似度对比是检索过程模型库的关键技术。过程模型库的高效检索是企业良好运行的重要保证,目前许多学者提出来的相似性对比方法主要基于过程模型本身对比,计算复杂度较高,效率上仍然有优化的空间。本文提出了一种基于Token Log的模型相似度度量算法,并基于该算法设计实现了相似度计算系统。T
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随着大数据时代的到来,企业的业务过程模型越来越复杂,过程模型库的管理变得困难。在管理企业模型库的过程中,业务过程模型的相似度对比是检索过程模型库的关键技术。过程模型库的高效检索是企业良好运行的重要保证,目前许多学者提出来的相似性对比方法主要基于过程模型本身对比,计算复杂度较高,效率上仍然有优化的空间。本文提出了一种基于Token Log的模型相似度度量算法,并基于该算法设计实现了相似度计算系统。Token Log是一种新型日志,可以覆盖模型的四种路由结构,与模型形成一一对应的关系。从Token Log中挖掘出过程模型中任务间的行为关系,构建行为关系矩阵Token Log Profile,通过模型行为关系矩阵之间的相似度计算代替模型间的的相似度计算。在算法研究过程中需要用到大量的过程模型,系统可以划分为模型相似度对比模块和模型管理模块。在此基础上,本文结合微服务架构思想,采用MVC设计模式将系统分层、业务模块细分,通过功能组成设计、系统进程视图、数据库设计等方式,对系统进行概要设计。通过类图、时序图等方法,对各模块进行详细设计,给出实现细节,并进行系统测试和算法性质度量。本文所述的相似度计算方法基于过程挖掘的思想,从过程模型的日志出发,通过Token Log相似性对比避免复杂的过程模型结构分析,降低计算复杂度,提高计算效率。系统使用嵌入式Derby数据库将数据库透明化,易用性强,运行良好,大大提高了算法研究效率。
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