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文檔簡介
1、復(fù)雜服務(wù)系統(tǒng),是支撐大型現(xiàn)代服務(wù)業(yè)企業(yè)或行業(yè)運營、模式創(chuàng)新和業(yè)態(tài)演化的大型、復(fù)雜服務(wù)計算系統(tǒng)或平臺,如電子商務(wù)、大型云服務(wù)系統(tǒng)、大型智慧城市系統(tǒng)等。業(yè)務(wù)流程建模是復(fù)雜服務(wù)系統(tǒng)的關(guān)鍵問題,它幫助業(yè)務(wù)人員、管理者以及使用者更好的理解和分析企業(yè)業(yè)務(wù)過程。但復(fù)雜服務(wù)系統(tǒng)對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程建模存在如下挑戰(zhàn):首先,在復(fù)雜服務(wù)系統(tǒng)中,業(yè)務(wù)流程的運行通常需要多個不同IT系統(tǒng)的支撐,因此其業(yè)務(wù)邏輯的表現(xiàn)形式呈多樣化特點;其次,復(fù)雜服務(wù)系統(tǒng)下的業(yè)務(wù)流程資源庫隨
2、著業(yè)務(wù)的發(fā)展呈現(xiàn)大規(guī)模復(fù)雜化的趨勢,如何高效地對流程進(jìn)行相似檢索對企業(yè)流程建模有重大意義;最后,如何快速有效的進(jìn)行復(fù)雜服務(wù)系統(tǒng)下的業(yè)務(wù)流程建模也成為了亟待解決的問題。論文針對上述三大挑戰(zhàn),圍繞業(yè)務(wù)流程建模改進(jìn),展開對流程挖掘、流程檢索以及流程推薦三大建模改進(jìn)方法的研究工作。具體來說,論文主要工作和貢獻(xiàn)如下:
針對傳統(tǒng)流程挖掘方法無法直接用于其它表現(xiàn)形式的流程執(zhí)行記錄,論文在當(dāng)前融合業(yè)務(wù)規(guī)則引擎的柔性工作流系統(tǒng)產(chǎn)生的系統(tǒng)執(zhí)行日志
3、之上,提出一種基于業(yè)務(wù)規(guī)則引擎執(zhí)行日志的流程挖掘技術(shù)(α-γ算法)。α-γ算法借鑒經(jīng)典流程挖掘算法(α算法)思想,對隱藏在規(guī)則執(zhí)行日志中的業(yè)務(wù)過程執(zhí)行記錄進(jìn)行了規(guī)則任務(wù)間的觸發(fā)關(guān)系分析,最終以Petri網(wǎng)形式對所挖掘流程進(jìn)行表示。此外,α-γ算法所挖掘流程與傳統(tǒng)流程挖掘結(jié)果存在不一致性?;谠摬灰恢滦?,論文所提方法可提供給業(yè)務(wù)分析人員新型的業(yè)務(wù)流程建模視角,進(jìn)而更全面的把握實際業(yè)務(wù)流程走向。實驗表明,在較大規(guī)模執(zhí)行日志和觸發(fā)事件條件下的
4、α-γ挖掘時間在2s左右,此外相關(guān)驗證實驗也證明了其有效性。
針對現(xiàn)有基于圖編輯距離的流程檢索方法無法適應(yīng)業(yè)務(wù)流程資源庫大規(guī)模復(fù)雜化的現(xiàn)狀,論文提出兩種高效的流程檢索方法,分別基于Levenshtein距離(也稱字符串編輯距離)和基于最大公共子圖。這兩種方法出發(fā)點均為最小深度優(yōu)先探索編碼,該編碼可對流程圖進(jìn)行唯一的字符串標(biāo)識。第一種方法通過對該字符串上模擬圖編輯距離思想,進(jìn)而通過計算Levenshtein距離求得其相似度。第二
5、種方法利用流程圖模型間的最大公共子圖進(jìn)行相似度計算,可以避免第一種方法以及傳統(tǒng)基于圖編輯距離方法需要對相關(guān)操作消耗的賦值問題,進(jìn)而在流程檢索時不依賴于具體應(yīng)用場景。實驗表明本文所提兩種方法在流程資源庫達(dá)到上萬級別時,均仍能在5s左右的時間返回結(jié)果,因此可較好地應(yīng)用于大規(guī)模復(fù)雜化的業(yè)務(wù)流程資源庫。
針對當(dāng)前建模方法效率低且準(zhǔn)確度無法保證的缺點,論文主要提出了基于圖結(jié)構(gòu)的自動化流程推薦技術(shù)。該技術(shù)旨在通過自動化的方式將所需要可能制
6、定的活動節(jié)點推薦給建模人員,進(jìn)而指導(dǎo)其有效快速的完成流程建模工作。該技術(shù)從流程圖模型結(jié)構(gòu)出發(fā),在大量業(yè)務(wù)流程圖基礎(chǔ)上進(jìn)行流程子圖挖掘、處理和分析,隨后進(jìn)行相關(guān)的子圖分解以及流程模式提取等工作,最后將這些模式與建模人員正在構(gòu)建的流程(參考流程)匹配,找出最為相似或距離最近的流程模式對應(yīng)的活動節(jié)點進(jìn)行推薦。論文共提出兩種推薦方法,第一種方法是基于相似度計算的流程推薦,其采用流程檢索中對流程相似度的計算方法,并結(jié)合其它度量對流程片斷進(jìn)行距離計
7、算,進(jìn)而找出距離最小的流程模式做為推薦依據(jù);第二種方法則對參考流程采用近距離最大子圖優(yōu)先的匹配策略,將其子圖與流程模式按照最小深度優(yōu)先探索編碼進(jìn)行相等性判斷。該方法克服了第一種方法中需要設(shè)置不同度量的權(quán)重。通過實驗考察,所提方法基本推薦準(zhǔn)確度保持在了80%左右,同時在效率方面均維持在幾十毫秒級別。
在現(xiàn)有工作基礎(chǔ)JTangFlow3.0工作流管理系統(tǒng)基礎(chǔ)上,論文提出了JTangFlow4.0:一個支持業(yè)務(wù)流程建模改進(jìn)的工作流系
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