[發明專利]一種基于后繼關系的行為塊過程挖掘方法

在審

• 申請號: 201810815625.1
• 申請日: 2018-07-24
• 公開（公告）號: CN108984774A
• 公開（公告）日: 2018-12-11
• 發明（設計）人: 方歡;段瑞;方賢文;王麗麗
• 申請（專利權）人: 安徽理工大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q10/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開一種基于后繼關系的行為塊過程挖掘方法。本發明依據日志中活動對的后繼關系，建立后繼關系矩陣，找出順序、選擇、并行、循環模式和隱含行為，達到找出所有行為結構的目的。不同于以往的塊挖掘，本發明挖掘每兩個活動的結構關系，并依據相同和不同類型行為塊的組合原理，組合所有行為塊，得到初始模型。本發明還能發現隱式直接后繼關系，這是日志中隱含的行為關系，為了得到更精確的模型，本發明利用隱式直接后繼關系產生的庫所修正初始模型，得到合理且滿足人們需要的Petri網模型。構造了基于后繼關系的行為塊過程挖掘算法，該算法分為6個步驟，可以發現日志中的隱式直接后繼關系，提高模型的精確度。

技術領域

本發明屬于過程挖掘領域，涉及從后繼關系矩陣中發現最小行為塊和行為塊的組合及發現并利用隱式直接后繼關系。

背景技術

業務流程是企業管理的重要部分，如何從信息系統所記錄的日志中獲得過程模型成為關鍵，過程挖掘技術能夠從信息系統所記錄的事件日志中挖掘出合理且滿足人們需求的過程模型。過程挖掘的主要任務就是從事件日志中挖掘業務模型，主要包括分析日志，構建模型，實例重演等，挖掘到的模型應包含日志的所有行為。然而，目前已有的研究多不關注日志中隱藏的行為關系。

在已有的研究結論中，如第一個過程挖掘算法α-算法，利用遺傳算法的過程挖掘算法AGNES⁺-miner，使用分治策略的Inductive-miner算法，不能有效的發現大的循環結構和一些隱藏的行為關系。因此，有必要提出一種新的過程挖掘方法，能夠有效的發現大的循環結構，并設計它的挖掘算法。

發明內容

基于背景技術存在的技術問題，本發明提出一種基于后繼關系的行為塊過程挖掘方法。

主要包括以下步驟：

S1、分析事件日志的后繼關系，遍歷所有變遷對，并計算后繼關系值，建立后繼關系矩陣。

S2、分析后繼關系矩陣，找出所有最小行為塊，包括順序、選擇、并發、循環行為塊，其中順序行為塊為一般順序模式。

S3、依據組合原理組合相同類型的帶有重復變遷的最小行為塊，得到結構行為塊。

S4、依據不同類型行為塊的組合原理組合所有行為塊，得到初始模型，利用隱式直接后繼關系修正初始模型。

附圖說明

圖1是本發明的實施模型圖。

圖2是本發明挖掘到的結構行為塊。

圖3是本發明挖掘到的Petri模型圖。

圖4是基于后繼關系的行為塊過程挖掘算法步驟圖。

具體實施方式

本發明提出后繼關系概念，并利用后繼關系建立日志的后繼關系矩陣，分析矩陣中變遷間對應的值，發現所有的最小行為塊和隱藏的行為關系，包括循環行為塊。通過組合所有的行為塊，得到初始模型，再利用隱藏的行為關系修正初始模型，得到合理且人們需要的模型。

以下結合附圖對本發明作進一步的說明。

圖1是本發明的實施流程，包括建立后繼關系矩陣，組合所有行為塊，修正初始模型得到最終模型。

圖2是依據一個點外賣app實例日志，挖出出來的結構塊，(a)是兩個循環行為塊組成的結構塊，(b)是兩個排它行為塊組成的結構塊，(c)是選擇和循環組成的結構塊。挖掘行為模式方法如下：

變遷x和y構成選擇模式M_x,y＝M_y,x＝M_x,x＝M_y,y＝0且存在變遷X，有X→₁x∧X→₁y。