工作流挖掘技术研究综述

现代过程感知的信息系统是由过程模型驱动的,过程建模是系统成功运行的关键因素。工作流挖掘技术旨在通过分析事件日志自动产生过程模型,辅助过程模型的设计与再设计。该文首先介绍了工作流挖掘的概念和一般步骤,然后对国内外工作流挖掘的研究现状作了综述,重点介绍了几种有代表性的过程挖掘算法,最后讨论了工作流挖掘领域目前存在的挑战性问题。     

工作流日志中的工作流模式图挖掘技术研究*

工作流挖掘技术能够从系统的执行日志中构建出过程,大部分过程挖掘方法都使用了一种图形化的方式来表示模型,也就是控制流图.讨论了工作流模式图挖掘,它实际上是工作流挖掘的一种扩展;对其中所涉及的问题进行了剖析,并介绍了一种模式图挖掘算法.     

工作流模型挖掘算法及其应用研究

工作流管理系统由工作流模型所驱动,但产业界的实践表明定义工作流模型的工作不仅费时而且易错。工作流挖掘技术能够帮助解决这一问题,并能为现有工作流的分析与优化提供参考。简要介绍三种典型且具有应用价值的工作流模型挖掘算法,并应用其中一种挖掘算法,详细讨论了一个实际的工作流模型挖掘过程。挖掘过程以某Staffware系统的工作流日志文件为起点,包括数据预处理、初始工作流模型挖掘、初始工作流模型化简三个主要步骤,具体实现可通过一个工作流模型挖掘子系统参与完成。     

工作流挖掘技术研究

本文首先对工作流挖掘的相关知识做了介绍,然后对国内外工作流挖掘当前研究进展以及已有成果做了总结,简要介绍了几种有代表性的过程挖掘算法.最后展望了工作流挖掘领域目前存在的挑战性问题.     

基于混合自适应遗传算法的工作流挖掘优化

针对目前工作流挖掘算法采用局部策略而无法保证最优挖掘以及算法对噪声敏感的情况,提出了基于混合自适应遗传算法的工作流挖掘优化算法。首先定义了基本工作流网以及变迁的使能和点火规则,描述了过程模型;然后提出了过程模型转换成基本工作流网的算法,给出了衡量事件日志与过程模型的符合性的适应值评价函数;最后根据进化阶段以及个体相似度设计了混合自适应的交叉率和变异率。仿真试验结果表明,该算法与α算法相比具有更高的鲁棒性和对噪声的抗干扰性;与基本遗传算法相比,该算法能显著提高解的质量和收敛速度。     

基于工作流挖掘的活动成批处理区发现

针对支持成批处理的工作流系统在应用中的活动成批区设定问题,提出一种基于工作流挖掘的活动成批区发现方法.该方法首先利用现有工作流挖掘方法得到初始工作流模型.然后进行活动成批处理特征识别与成批处理区发现,从最终得到初始工作流模型中的活动成批处理区.具体算法过程及算法有效性通过对某公司处理共享租车的过程日志进行挖掘的实例进行了说明与实验验证.     

工作流挖掘：一种新型工作流自动化建模方法

为解决传统工作流建模方式主观性强、效率低以及成本高等问题，出现一种从工作流日志中自动化推导工作流模型的建模方法，又称工作流挖掘。这种新方法在国际上还处于研究初级阶段，但已引起广泛关注。该文对当前主要研究学者的工作及挖掘算法进行总结，介绍了两种不同类型挖掘算法的具体建模过程，并对其性能进行比较分析，用实例进行解释说明。     

动态工作流挖掘模型及算法研究

工作流挖掘是工作流再设计与分析的一项关键技术,目的在于从企业已有信息系统的日志记录中提取与实际应用相关的业务流程,从而提高工作流建模的客观性。从实际应用的角度出发,提出基于动态工作流网的挖掘模型,并设计了可行的算法。该算法从零日志开始,在工作流执行期间柔性地构建工作流模型和生成日志记录,动态生成工作流网,在很大程度上解决了常规挖掘方法在挖掘复杂结构效率低、准确性差、依赖完整的日志记录和不支持柔性工作流等方面的问题。算法的实用性在实际应用系统中得到了很好的证明。     

基于工作流日志的组织结构挖掘研究*

为了从工作流日志中挖掘组织结构设置和执行者之间的交互信息,分析了工作流日志中的活动执行者的信息,并引入多种距离公制用以刻画日志中活动执行者间的各种关系度的强弱,提出了组织结构的三种挖掘方法,即默认挖掘、基于活动相似度的挖掘和基于过程实例相似度的挖掘。通过以上方法对工作流日志进行组织结构挖掘得到组织网络,组织网络能够客观地反映出参与工作流程的组织实体并正确表示出组织结构。通过一个挖掘实例对挖掘过程进行了验证和说明。     

对工作流网的过程挖掘算法研究

过程挖掘主要是发现事件日志的有价值的客观信息,对于它的研究为实施新的业务过程和对已实施的业务过程进行分析改进具有重要的作用,本文主要是基于工作流网,对于多事件类型挖掘、间接依赖关系挖掘以及不可见任务挖掘及算法进行的探讨研究。     

A Workflow Process Mining Algorithm Based on Synchro-Net

Sometimes historic information about workflow execution is needed to analyze business processes. Process mining aims at extracting information from event logs for capturing a business process in execution. In this paper a process mining algorithm is proposed based on Synchro-Net which is a synchronization-based model of workflow logic and workflow semantics. With this mining algorithm based on the model, problems such as invisible tasks and short-loops can be dealt with at ease. A process mining example is presented to illustrate the algorithm, and the evaluation is also given.     

基于Petri网的流程挖掘算法设计与应用

讨论了利用Petri网对应用系统日志进行建模和分析的方法,给出一个日志过滤、简化及转换模型的方法,提出了一个基于Petri网的专家挖掘算法,其中专家是指对某个业务流程特别熟练的人.以广州地铁法律咨询流程为例,介绍了该流程的建模和模型的简化算法.使用该算法可以有效的对操作人员进行评估和考核,有利于资源的合理配置.最后,以法律咨询流程日志为基础进行了实验,实验结果表明,算法认准率达90%以上,且通过模型简化可有效减低算法时间复杂度.     

含噪音处理的工作流挖掘算法在资源规划方面的应用

为了提升业务流程执行效率,提高流程建模的客观性,在考虑日志文件存在噪音的前提下,对结构化工作流模型的四种基本结构进行分析,研究从日志文件中挖掘出流程模型的结构化算法.从获取日志文件信息、提炼简单活动序列、挖掘结构化分支模型和合并最终模型四个部分进行描述,然后以Petri网的形式展现最终模型,最后进行资源负载分析,为决策者进行资源规划提供决策依据,有利于提高资源利用率和流程执行效率,进而提高企业效益.     

工作流模型结构化挖掘方法研究

流程挖掘是业务流程管理(business process management,BPM)研究的一项重要内容.提出了一种结构化挖掘方法,实现从事务型日志中挖掘出工作流网.该方法基于工作流模型的4种基本结构(顺序、并行、选择和循环)进行挖掘.定义了可挖掘的工作流模型--结构化工作流网(structural workflow net,SWF),从日志预处理,流程挖掘方法和合理性验证3个方面对挖掘算法进行了详细描述,证明挖掘出的工作流模型满足合理性和安全性的同时,具有可读性和容易理解的特点.     

基于数据仓库的工作流日志更新*

为了对日志统一管理, 引入了数据仓库技术,聚合了来自不同数据源的日志数据, 并对工作流日志进行一系列更新处理后使之变成有规律的信息,工作流挖掘便利用更新后的日志信息进行分析建模,极大地提高了工作效率.