一种发现复杂工作流结构的扩展α算法*

通过分析当前工作流挖掘中存在的多种复杂结构并存的问题,基于α**算法中对重复任务处理的方法,提出一种能够发现工作流日志中包含循环、重复以及非自由选择等复杂结构的算法。该算法首先对α**算法中对重复任务处理的方法进行改进,进而对非自由选择结构进行分析,给出判定非自由选择任务的方法,并用Petri网进行建模;最后对本算法进行了初步实现并验证其可行性。     

基于动态工作流网的工作流过程挖掘

挖掘和描述过程日志中的动态信息可以提高工作流过程建模的效率和效果.为此,在工作流网的基础上提出了动态工作流网,进行了合理性分析,并给出了基于此概念的过程挖掘算法.原型系统的实验结果表明,该算法是有效的.     

一种基于WF-Net中隐含任务的过程挖掘算法

首先分析WF-Net中存在的隐含任务问题,然后基于α算法,提出了能发现工作流日志中隐含任务的过程挖掘算法α＋＊＊。该算法利用任务间特定的相互依赖关系判定是否存在隐含任务,然后把隐含任务添加到对应的位置生成新日志。最后采用α算法从新日志中提取出工作流网。利用ProM对本算法进行了验证。     

特殊循环结构的过程挖掘算法

为解决并发结构中循环挖掘问题,在α算法基础上,针对一类特殊循环结构提出了一种αfsl算法。该算法重新定义了包含循环结构的日志完备性,并在基本活动次序关系的基础上,添加了新的循环次序关系。通过预处理日志,提取日志中重复出现的活动,列出重复活动的相邻关系,从中发现日志中存在的循环结构,以后期添加循环结构的方式挖掘基于工作流网的过程模型。最后,通过对某电脑维修公司的实例分析,验证了αfsl算法的有效性与正确性。     

一种基于后继任务的过程挖掘算法

过程挖掘的目标是从信息系统所记录的事件日志中重现过程模型.尽管信息系统会生成多种事件日志,但只有很少一部分的事件日志被应用于分析流程.提出一种基于后继任务的新型过程挖掘算法(χ 算法).该算法不仅能够直接从后继任务中挖掘出因果依赖关系,而且能够挖掘出潜在并发关系.其中,因果依赖关系包括显式依赖和隐式依赖(由非自由选择结构产生)两种.另外,χ 算法能够正确地挖掘SWF网、大部分带隐式依赖的非SWF网、一些非良好处理的工作流网和一些含有隐式库所的工作流网.因为χ 算法所使用的事件日志多出了一种新的事件类型———后继任务,所以χ 算法能够处理范围更广的工作流网.     

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。     

aH算法:工作流挖掘中一种能挖掘隐含任务的扩展a算法

正确发现流程实际运作情况对工作流管理有着重要的意义。工作流挖掘抽取系统日志信息,挖掘流程的真实运作模型。其中挖掘隐含任务是工作流挖掘中待研究问题之一。基于a算法,提出了能挖掘隐含任务的挖掘算法aH。分析了隐含任务出现的可能情况,通过判断并行任务的位置关系,往工作流网中添加隐含任务;然后合并相同的隐含任务,去掉冗余隐含任务,以完善结果模型。实现了。算法原型,实验证实了方法的可行性及有效性,并分析了方法的不足之处。     

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。     

一种能挖掘不完备日志的改进α算法

对于不完备日志挖掘这一过程挖掘的难题,在传统α算法的基础上,提出了一种不完备日志的过程挖掘算法。该算法在α算法给出的并行关系定义的基础上,提出了一组隐含并行关系的推导规则,利用已知的任务关系推导出日志中缺失的隐含并行关系,在此基础上构造出过程的结构模型。实验结果证明,该算法对不完备日志的挖掘效果优于传统α系列算法。     

流程增量挖掘中的模型更新方法

正确发现流程实际运作情况对工作流管理有着重要的意义.流程挖掘抽取系统日志信息,挖掘流程的真实运作模型.目前很多该方面的研究,着重于从一份日志中挖掘出工作流模型.然而,这些挖掘方法只关注日志信息,忽略了流程设计者的先验知识.而且,日志所包含信息量较大,进行一次挖掘耗费较大.因此,希望能结合已有工作流模型及新增日志信息,更新工作流模型.已有研究给出对模型及日志的增量挖掘算法.但是,业务流程会随着时间推移变更,可能已有的任务被取消了,因此在新增的一段日志中该任务没被记录.但由于该任务曾经在已有日志中记录下来,故应用已有挖掘算法或增量挖掘算法,在更新模型中,该任务也会被挖掘出来.提出了一种增量挖掘模型更新的改进算法.通过流程设计者的先验知识及统计任务出现的频率,判断该任务是否被取消.最后给出一个实验,验证算法的可行性.     

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.     

基于Petri网的工作流结构正确性化简验证方法

工作流技术是近年来在计算机应用领域发展最为迅速的新技术之一,但基于覆盖图的工作流网的结构正确性检查的实现过于复杂.本文在Aalst提出的基于Petri网的工作流网的控制流的正确性理论的基础上,提出了工作流网的正确性检查的化简规则及相应的化简算法,实现了对于正确结构的工作流网直接验证;对于错误结构的工作流网,输出其包含问题节点在内的子网结构,可以进一步通过覆盖图的方法确认问题节点,从而降低了工作流网正确性检查的复杂性.     

基于数据流和控制流验证的工作流模式进化

模式进化是工作流管理系统的一个主要特点之一．以缺乏正确性分析的工作流模式进化为例，指出进化后的模式会存在着数据流冲突或控制流结构错误，并以Aalst提出的工作流网的建模方法为形式化描述，对工作流管理系统中增加变迁的工作流模式进化进行了分析，提出了无数据流冲突的模式进化算法，及进化时保证控制流结构正确性的进化插入规则，并给出了相关的正确性验证，     

Modeling and Analysis of Workflows Using Petri Nets

A workflow system, in its general form, is basically a heterogeneous and distributed information system where the tasks are performed using autonomous systems. Resources, such as databases, labor, etc. are typically required to process these tasks. Prerequisite to the execution of a task is a set of constraints that reflect the applicable business rules and user requirements.In this paper we present a Petri Net (PN) based framework that (1) facilitates specification of workflow applications, (2) serves as a powerful tool for modeling the system under study at a conceptual level, (3) allows for a smooth transition from the conceptual level to a testbed implementation and (4) enables the analysis, simulation and validation of the system under study before proceeding to implementation. Specifically, we consider three categories of task dependencies: control flow, value and external (temporal).We identify several structural properties of PN and demonstrate their use for conducting the following type of analyses: (1) identify inconsistent dependency specifications among tasks; (2) test for workflow safety, i.e. test whether the workflow terminates in an acceptable state; (3) for a given starting time, test whether it is feasible to execute a workflow with the specified temporal constraints. We also provide an implementation for conducting the above analyses.     

ECA规则在工作流管理系统中的应用

针对工作流管理系统的实现复杂性及模型可靠性的验证问题，提出了一种结合工作流网和ECA规则来创建工作流管理系统的方法。这种基于ECA规则的工作流描述和执行机制较好地实现了工作流网模型的语义描述和控制的统一。通过建立基于ECA规则的工作流描述表，将ECA 规则引入到工作流路由机制中，灵活地控制了工作流的流程。通过事件触发和消息处理机制，工作流描述表处理可以被实际系统加以执行和控制。     

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。     

Discovering Social Networks from Event Logs

Process mining techniques allow for the discovery of knowledge based on so-called “event logs”, i.e., a log recording the execution of activities in some business process. Many information systems provide such logs, e.g., most WFM, ERP, CRM, SCM, and B2B systems record transactions in a systematic way. Process mining techniques typically focus on performance and control-flow issues. However, event logs typically also log the performer, e.g., the person initiating or completing some activity. This paper focuses on mining social networks using this information. For example, it is possible to build a social network based on the hand-over of work from one performer to the next. By combining concepts from workflow management and social network analysis, it is possible to discover and analyze social networks. This paper defines metrics, presents a tool, and applies these to a real event log within the setting of a large Dutch organization.     

The OCoN Approach to Workflow Modeling in Object-Oriented Systems

Workflow management aims at modeling and executing application processes in complex technical and organizational environments. Modern information systems are often based on object-oriented design techniques, for instance, the Unified Modeling Language (UML). These systems consist of application objects which collaborate to achieve a common goal. Although application objects collaborate in the context of business processes that can be supported by workflow technology, workflow modeling is typically done with proprietary workflow languages. Hence, two separate formalisms are present for modeling application objects and workflows. In this paper we try to remedy this situation by proposing the use of Object Coordination Nets (OCoN) for workflow modeling. OCoN nets provide a seamless integration with UML structure diagrams. The OCoN formalism also helps to deal with all relevant aspects of modeling complex workflow systems in a scalable and consistent manner.     

基于Petri网的工作流挖掘技术分析

针对传统的工作流管理生命周期对“商业过程再造”不能紧密支持的问题,引入了过程挖掘阶段和过程验证阶段。本文着重讨论基于Petri网的过程模型挖掘技术,对其步骤和所涉及的问题进行了分析,并提出了过程挖掘的算法。