【摘 要】
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根据业务流程模型的特征,基于笔者前期工作中给出的两个不同约束条件下的受限k-means行为聚类算法,提出确定最优子流程数的方法。基于对流程结构的假设,同时结合行为语义的经
【机 构】
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吉林财经大学管理科学与信息工程学院,吉林财经大学物流产业经济与智能物流吉林省重点实验室,吉林财经大学吉林省互联网金融重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61402193,61702213）, 吉林省教育厅“十三五”科学技术研究项目（2016105）, 吉林省教育科学“十二五/十三五”规划课题（GH150285,GH16249）资助
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根据业务流程模型的特征,基于笔者前期工作中给出的两个不同约束条件下的受限k-means行为聚类算法,提出确定最优子流程数的方法。基于对流程结构的假设,同时结合行为语义的经验阈值限定,给出了确定子流程数恰当上限值的方法,以达到减少循环次数的目的。根据k值的变化,分别基于子流程结构紧密性特征和流程结构树,在循环过程中设计增量式方法,对簇中心进行简便的递增;设计合理的有效性指标,对抽象结果模型进行评估,进而生成最佳子流程数;利用真实的流程模型库对设计的方法进行实验验证,得到的最优子流程数与人工设计的结果非常接近
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