【摘 要】
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模型修复被视作崭新的流程挖掘技术,通过输入事件日志和流程模型,再分析日志来发现流程模型中产生的偏差,进而达到修复模型的目的。目前,可以通过事件日志来研究系统的真实情况,运用流程挖掘技术得到流程模型。大数据背景下,各类系统产生的数据量庞大并且复杂,在流程运行中往往产生新的活动,导致原流程模型不能准确反映实际的过程,因此对流程模型进行修复是必要的。现有的流程模型修复方法并未阐述系统化修复的流程,并且大
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模型修复被视作崭新的流程挖掘技术,通过输入事件日志和流程模型,再分析日志来发现流程模型中产生的偏差,进而达到修复模型的目的。目前,可以通过事件日志来研究系统的真实情况,运用流程挖掘技术得到流程模型。大数据背景下,各类系统产生的数据量庞大并且复杂,在流程运行中往往产生新的活动,导致原流程模型不能准确反映实际的过程,因此对流程模型进行修复是必要的。现有的流程模型修复方法并未阐述系统化修复的流程,并且大多数的修复过程会无数次遍历事件日志,这可能会导致一种情况即不存在偏差的部分模型被修复,导致不必要的做功。再者这些修复方法的修复结果仅注重评价模型的一种指标,如拟合度,而忽略精确度。针对上述问题,本文提出了基于行为轮廓的模块化流程模型修复方法,主要工作如下:首先针对系统化的修复方法,本文基于分而治之的思想,给出针对一般模型修复方法的基本流程即模块化流程模型修复方法,将模型修复分成了五个模块:分解块、过滤块、选择块、修复块以及组合块,并且给出了过滤模块和选择模块的相应算法。利用极大分解的技术将初始流程模型分解成多个模型片段,过滤出优子模型,过滤出的优子模型无需被遍历进行修复过程,通过选择模块算法选择出需要修复的劣子模型进行修复,最后将修复后的模型片段和优子模型进行组合,从而完成模型的系统化修复过程。其次针对修复完成后模型拟合度高但未关注精确度的问题,本文根据模块化修复方法引入了Petri网的可达标识,通过最优扩展对齐的规则,发现流程中出现的偏差并且修复。现有方法直接将流程模型片段当成一个自环补充到原流程模型中,准许该子过程重复发生,因而会造成修复完成后的模型难以具有可靠的精确度,而本文方法防止了自环的产生,很大程度上提高了流程模型的精确度。最后根据上述方法对网购退换货流程模型进行了优化修复分析,最终优化后的模型能够很好地反映实际业务,并依靠仿真实验验证了所提方法的可行性及优越性。图[31]表[10]参[83]
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