【摘 要】
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在过程挖掘中,业务流程模型的一致性检验量化了它们实际执行中发生的偏差。虽然检测偏差发生位置、偏差集合本身就是一个非常重要的问题,但对于组织和许多其他过程挖掘技术来说,一致性检验具有更加深远的意义。例如,它为模型修复技术中流程的增强提供了一种新的方式。本质上识别这些偏差可以归结为概念上的对齐。一致性量化了流程模型能在多大程度上概览其观察到的行为,即事件日志。事实上,对齐是一个仅有两行的矩阵数据结构,
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在过程挖掘中,业务流程模型的一致性检验量化了它们实际执行中发生的偏差。虽然检测偏差发生位置、偏差集合本身就是一个非常重要的问题,但对于组织和许多其他过程挖掘技术来说,一致性检验具有更加深远的意义。例如,它为模型修复技术中流程的增强提供了一种新的方式。本质上识别这些偏差可以归结为概念上的对齐。一致性量化了流程模型能在多大程度上概览其观察到的行为,即事件日志。事实上,对齐是一个仅有两行的矩阵数据结构,其中每一列表示观察到的事件是否可以与给定流程模型的相应节点对齐。也就是说,最优对齐是流程模型可以模仿所观察到的相应行为的最佳组合。目前的对齐计算技术仅从偏差发生个数角度考量最优对齐的结果,且其具有指数级的时间和空间复杂性,阻碍了其在大中型案例中的适用性。文章的主要目的是基于流程模型结构提出一种增强活动依赖的最优对齐计算方法,同时依据模型结构的约简,降低对齐计算的时间和空间复杂度。除此之外的目标是从大局观角度出发解决上述挑战,即不考虑所有细节。在这种情况下,研究重点将是极重要的标签或位置。这样做不仅减轻了计算方面的挑战,还为偏差提供了更高逻辑视角。文章的主要内容是给出一个Petri网模型优化案例,对Petri网相关定义进行解释,并在此基础之上进行对齐计算方法的演示,后提出基于流程模型结构的标签加权方法,随之基于图论方法提出基于模型约简的计算空间压缩方法,并演示了如何与其他计算方法进行拓展。针对模型优化、最优对齐中活动标签依赖以及算法时间和空间复杂度,本文基于Petri网相关理论及应用的研究做出贡献如下:（1）近年来,超市自助结账、无人支付等新型交易模式兴起。文章在此利用Petri网对超市自助结账系统进行建模,并利用HIPS对系统的活性、有界性等相关性质进行了分析;结合行为轮廓相关理论对网系统进行优化,同时使用CPNTools对优化后的系统进行时延等待分析。优化后的网系统降低了整个支付流程耗时,从一定程度上降低了人和人接触时间。（2）针对现有对齐计算过程中出现不同的活动标签,已有的对齐计算方法对不同的活动采用相同成本,在此提出了基于模型结构的标签加权方法。该方法对模型中包含的直接跟随、选择、并发结构进行分析,计算出不同活动的权值,同时进行归一化处理,该方法能够在最优对齐的计算中差异化不同活动权重并在计算（1）中模型的结果进行体现。（3）针对最优对齐计算过程中时间和空间复杂度的问题,在此结合图论中部分方法,提出基于模型约简的最优对齐计算方法。此处是在不丢失对齐信息的情况下减少模型和观察行为,结构简化不仅降低了对齐计算搜索空间,同时还提供了对齐计算的概览图。在此之上,将为（2）中方法提供分治策略,将原始问题分解为一组更小的可解决的独立问题。图[28]表[8]参[70]
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