[發(fā)明專利]一種基于重演技術(shù)的業(yè)務(wù)流程上下文提取方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010705097.1
• 申請(qǐng)日: 2020-07-21
• 公開（公告）號(hào): CN112052232B
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫笑笑;侯文杰;俞東進(jìn)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F16/21
• 分類號(hào): G06F16/21;G06F16/23;G06F16/9537;G06Q10/10
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 楊舟濤

1.一種基于重演技術(shù)的業(yè)務(wù)流程上下文提取方法，其特征在于包括以下步驟：

S1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：輸入原始日志，使用過(guò)程發(fā)現(xiàn)技術(shù)從中挖掘出Petri網(wǎng)流程模型PN；

S2.行為上下文提取：利用重演技術(shù)基于步驟S1獲得的Petri網(wǎng)流程模型PN對(duì)當(dāng)前軌跡進(jìn)行重演，具體包含S21～S28步驟：

S21.從PN中獲取開始活動(dòng)集合結(jié)束活動(dòng)集合以及PN中的全部活動(dòng)集合并初始化全局行為上下文向量v_gbc為長(zhǎng)度的0向量，其中為PN中庫(kù)所節(jié)點(diǎn)的數(shù)量；

S22.對(duì)日志中的事件根據(jù)其發(fā)生時(shí)間先后進(jìn)行排序，得到按發(fā)生早晚排好序的事件集E_list；

S23.依次遍歷E_list中的每個(gè)事件并根據(jù)事件的實(shí)例ID屬性找到其所屬的軌跡T；

S24.對(duì)E_list中的每個(gè)事件e，按照S25～S28判斷其執(zhí)行活動(dòng)a的類型，返回更新的事件集E′_list，E′_list中的每個(gè)事件均包含全局行為上下文屬性e.gbc和局部行為上下文屬性e.lbc；

S25.若a屬于開始活動(dòng)集為開始活動(dòng)，則執(zhí)行以下操作：

(1)初始化當(dāng)前活動(dòng)的局部行為上下文向量v_lbc為長(zhǎng)度的0向量；

(2)獲得當(dāng)前活動(dòng)對(duì)應(yīng)變遷節(jié)點(diǎn)的輸入集合S_pre和輸出集合S_post；

(3)對(duì)S_pre中的每個(gè)庫(kù)所節(jié)點(diǎn)，將v_lbc中該庫(kù)所節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)位置的數(shù)值加1，對(duì)v_gbc執(zhí)行相同的操作，然后將v_lbc存儲(chǔ)到當(dāng)前事件e的局部行為上下文屬性e.lbc和當(dāng)前軌跡T的屬性T.lastState中，將v_gbc存儲(chǔ)到當(dāng)前事件e的全局行為上下文屬性e.gbc中；

(4)對(duì)S_post中的每個(gè)庫(kù)所節(jié)點(diǎn)，將S_pre中庫(kù)所節(jié)點(diǎn)的托肯轉(zhuǎn)移到S_post的庫(kù)所節(jié)點(diǎn)中，并對(duì)v_lbc作出同樣的轉(zhuǎn)移，即該庫(kù)所節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)位置處的數(shù)值加1，被轉(zhuǎn)移的庫(kù)所節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)位置處的數(shù)值減1，得到當(dāng)前軌跡T執(zhí)行當(dāng)前活動(dòng)后的狀態(tài)，并將其保存在當(dāng)前軌跡T的屬性T.nextState中；

S26.若a不屬于但屬于為普通活動(dòng)，則執(zhí)行以下操作：

(1)當(dāng)前活動(dòng)的局部行為上下文向量v_lbc為T.nexState，全局行為上下文向量v_gbc為v_gbc+T.nextState-T.lastState；

(2)獲得當(dāng)前活動(dòng)對(duì)應(yīng)變遷節(jié)點(diǎn)的輸入集合S_pre和輸出集合S_post；

(3)對(duì)S_pre中的每個(gè)庫(kù)所節(jié)點(diǎn)，將v_lbc中該庫(kù)所節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)位置處的數(shù)值減1，然后將v_lbc存儲(chǔ)到當(dāng)前事件e的屬性e.lbc和當(dāng)前軌跡T的屬性T.lastState中，將v_gbc存儲(chǔ)到當(dāng)前事件e的屬性e.gbc中；

(4)對(duì)S_post中的每個(gè)庫(kù)所節(jié)點(diǎn)，將S_pre中庫(kù)所節(jié)點(diǎn)的托肯轉(zhuǎn)移到S_post的庫(kù)所節(jié)點(diǎn)中，并對(duì)v_lbc作出同樣的轉(zhuǎn)移，即該庫(kù)所節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)位置處的數(shù)值加1，被轉(zhuǎn)移的庫(kù)所節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)位置處的數(shù)值減1，得到軌跡執(zhí)行當(dāng)前活動(dòng)后的狀態(tài)，并將其保存在當(dāng)前軌跡T的屬性T.nextState中；

S27.若a不屬于則當(dāng)前執(zhí)行的活動(dòng)在PN模型中未出現(xiàn)過(guò)，為意外活動(dòng)，則執(zhí)行以下操作：

(1)當(dāng)前活動(dòng)的局部行為上下文向量v_lbc為T.nexState，全局行為上下文向量v_gbc為v_gbc+T.nextState-T.lastState；

(2)將v_lbc存儲(chǔ)到當(dāng)前事件e的屬性e.lbc和當(dāng)前軌跡T的屬性T.lastState中，將v_gbc存儲(chǔ)到當(dāng)前事件e的屬性e.gbc中；

(3)對(duì)v_lbc中位置上的數(shù)值加1來(lái)表示該活動(dòng)執(zhí)行后的狀態(tài)，然后將v_lbc存儲(chǔ)到當(dāng)前軌跡T的屬性T.nextState中；

S28.若當(dāng)前事件執(zhí)行的活動(dòng)屬于結(jié)束活動(dòng)集則說(shuō)明當(dāng)前軌跡執(zhí)行完畢，則執(zhí)行以下步驟：

(1)從全局上下文v_gbc中減去當(dāng)前軌跡帶來(lái)的托肯，即v_gbc＝v_gbc-T.lastState：

(2)局部行為上下文向量v_lbc仍為T.nexState，將v_lbc存儲(chǔ)到當(dāng)前事件e的屬性e.lbc，將v_gbc存儲(chǔ)到當(dāng)前事件e的屬性e.gbc中；

S3.時(shí)間上下文提取：對(duì)事件集E′_list中的每個(gè)事件發(fā)生的時(shí)間戳進(jìn)行處理，得到每個(gè)事件當(dāng)前執(zhí)行活動(dòng)的時(shí)間上下文e.tcv＝[h，m，d，weekday，tsct，td]，其中h，m，d，weekday分別表示該時(shí)間戳對(duì)應(yīng)的小時(shí)、月份、天以及星期的信息，tsct表示當(dāng)前時(shí)間戳距實(shí)例開始時(shí)間戳的時(shí)間間隔，td表示當(dāng)前時(shí)間戳距當(dāng)天0點(diǎn)的時(shí)間間隔；

S4.屬性上下文提取：對(duì)事件的其余屬性根據(jù)其屬性值是否為數(shù)值類型劃分為類別屬性和數(shù)值屬性，對(duì)類別屬性進(jìn)行編碼，然后與數(shù)值屬性構(gòu)成的向量合并得到屬性上下文e.dcv；

S5.完整上下文計(jì)算：對(duì)事件日志中的每個(gè)事件，使用S2中獲得的屬性e.lbc和屬性e.gbc、S3中獲得的屬性e.tcv以及S4中獲得的屬性e.dcv進(jìn)行級(jí)聯(lián)，得到事件對(duì)應(yīng)的完整上下文信息。