数据意识下的条件不频繁行为挖掘与优化

业务流程不频繁行为是指低频次事件轨迹记录的行为,从事件日志中挖掘条件不频繁行为是业务流程优化的关键点之一。已有的研究方法忽略低频次行为,也较少考虑数据流角度下的不频繁行为,本文考虑了事件间隐藏的数据依赖关系,提出基于数据意识的条件不频繁行为挖掘与优化。以模块间的通讯行为轮廓理论为基础,通过查询参考模型的可行迹对频次较低的轨迹添加属性值,计算交互特征间的数据依赖值并对不频繁行为进行分类处理,并根据处理后的优化日志构建模块网和特征网。模块网与特征网进行交互,挖掘出特征网与模块网的业务流程优化通讯模型。最后通过具体的实例分析验证了所提方法的有效性。