建立工作流数据仓库

工作流管理系统(WfMS)是允许定义、执行、监视和管理商业过程的软件平台。一个WfMS记录了在过程执行中发生的每一个事件,因此,工作流的日志包含了相当多的重要信息。通过分析这些信息,可以评估工作流的性能,了解影响工作流性能高低的原因,从而对工作流进行调整。本文提出一种方案对工作流的日志信息进行加工、综合,建立工作流数据仓库(WDW),然后根据在WDW中进行OLAP的结果,调整WfMS的运行。     

基于数据仓库的工作流日志智能管理

工作流管理系统是一种软件平台，它定义、执行、监控和管理企业中各种业务流程，其中流程日志是非常重要的信息资源，它跟踪记录业务流程执行的真实情况。这些信息可用来分析流程的执行情况，帮助理解性能“好”和“坏”的原因。本文将根据工作流日志的特性结合数据仓库技术，构建一个流程日志数据仓库，为进一步分析挖掘“隐藏”在流程日志中的“知识”打下良好的基础。     

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.     

一种基于ECA规则的Web Service工作流模型的研究

工作流技术的深入应用要求工作流管理系统增强Web服务功能,基于Petri网工作流过程模型存在无法表述状态变迁过程或状态变迁边缘时刻事件的缺陷.给出了基于ECA规则Web Service工作流模型形式化定义,基于ECA规则的过程模型以事件推动工作流实例的执行,通过严格定义事件的语义来保证工作流的正确执行和监控并支持工作流在运行中修改实例.     

基于规则的动态工作流建模方法的研究与设计

现代企业流程所固有的多变性和灵活性,凸显了工作流在处理动态不确定因素方面的不足。针对这一情况,提出了一种基于ECA（event—condition—action）规则和活动选取一组合规则的动态工作流模型。该模型采用柔性活动对流程中的不确定因素进行了封装,用活动选取一组合规则来约束柔性活动的具体化过程,并设计了一种高效的活动自动选取一组合算法,来实现柔性活动的具体化。     

利用日志文件进行工作流恢复的一种策略

In a traditional way, when the execution of workflow is interruptted,we use compensateworktask for workflow recovery in order to keep the consistense of database. In this paper ,we open anew,feasible way for system-supported recovery mechanism via database log file and workflow log file,     

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。     

基于星型模型的数据仓库中维变技术的研究

描述了基于星型模型的数据仓库中维表的纠错改变和自然改变的一些特征，分析了由此引发的问题，提出并实现了一种新的解决方法，并给出实例验证其可行性。     

一种反应型的工作流管理系统分析

在分析工作流管理系统的基础上,提出一种反应型系统,对该系统体系结构及运行过程进行了论述。     

基于对象和ECA规则的工作流模型

文中提出了一个基于对象的工作流活动定义，在此基础上引入了ECA规则，作为对象消息通信的基础，提出了一种新的基于对象和ECA规则的工作流模型。着重讨论了工作流失败处理和恢复的策略，在考虑工作流活动之间的控制依赖和数据依赖的同时，引入了资源依赖的概念，提出了强数据依赖、强控制依赖和强资源依赖的概念，并给出了关键的消息规则。     

基于词性标注的启发式在线日志解析方法

为了解决现有启发式日志解析方法中日志特征表示区分能力不足导致解析精度低、泛化差的问题,提出了一种启发式在线日志解析方法PosParser。该方法使用来源于触发词概念的功能词序列作为特征表示,包含解决复杂日志易过度解析问题的两阶段检测方法和处理变长参数日志的后处理流程。PosParser在16个真实日志数据集上取得了0.952的平均解析准确率,证明了功能词序列具有良好区分性、PosParser有良好的解析效果和鲁棒性。     

工作流模式的π演算建模研究

π演算是一种移动进程代数,可用于对并发和动态变化的系统进行建模。根据π演算的语法,提出了一种新的用于工作流模式的形式化建模方法,以π演算作为工作流形式化的基础,并利用π演算对工作流模式进行了建模。     

基于MFP算法的Web日志挖掘技术的研究

为了更加合理地组织Web服务器的结构,需要通过Web日志挖掘分析用户的访问模式.数据预处理和日志挖掘算法是Web日志挖掘中的关键技术.文章就此进行了深入的研究,在已知用户访问路径的基础上,提出一种基于MFP算法的日志挖掘算法,并结合实例具体介绍了该算法的执行过程.     

多实例工作流模式的π演算形式化

多实例工作流模式是一类重要的工作流模式。π演算是一种移动进程代数,可用于对并发和动态变化的系统进行建模。对π演算进行了研究，提出了以π演算作为工作流形式化的基础，利用π演算对多实例工作流模式进行了详细的描述。     

基于Chukwa的大规模日志智能监测收集方法

针对传统分布式计算模型和日志监控收集在编程实现上的困难、实际应用扩展性低和数据处理阶段耦合度高的问题,提出基于Chukwa的大规模日志智能监测和收集方法.在利用MapReduce并行计算模型以提高日志采集效率的基础上,提出数据监测收集阶段的细分方法和解耦过程,弥补MapReduce只能处理大文件数据的缺陷,进一步提高日志处理的灵活性和扩展性.该方法主要包括日志监测、日志收集、数据转存、数据应用几个步骤.实验验证了该方法能提高日志监测采集的效率,具备良好的实际使用价值.     

基于时间差约束的事件日志合并

在跨企业、跨系统的环境中,流程数据通常记录在单独的事件日志中,这使得无法挖掘完整的端到端的执行流程,因此本算法提出仅使用事件名称以及时间戳属性对日志进行合并。首先分别获取两个系统的过程模型以及根据活动的跨系统跟随依赖关系获得的合并模型,接着将两个系统的流程一对一进行合并并按照时间戳排序,留下与合并模型路径一致的合并流程,然后从这些流程中获得一对一的实例对,即唯一主流程仅与唯一子流程可以合并,再从这些实例对中挖掘活动间的时间约束用于剩余日志的合并,重复最后两步直到所有日志均合并或无法一对一合并日志。该算法在真实的事件日志上进行了实验,达到了满意的合并效果并获得较高的准确率与召回率。     

一种搜索引擎日志分析的网络舆情监测探究

近几年来,随着互联网信息技术的不断发展,电脑已得到广泛普及.而网民逐渐开始应用网络论坛、博客、微博纷纷对社会事务发表看法,由此而形成网络舆情,已成为社会舆情的重要表现形式.由于网络舆情具有传播速度快、范围广且突发的特点,加强其监测已受到政府部门的重视.本文特提出一种搜索引擎日志分析的网络舆情监测方法,以望对后期网络舆情监测工作提供参考借鉴.     

一种基于本体和用户日志的查询扩展方法

为了解决信息检索中存在的用词歧义性问题,提出一种基于本体和用户日志的查询扩展方法。利用领域本体从语义层面扩展用户查询形成初始扩展概念集,结合用户查询日志利用共现度分析对初始扩展概念集进行二次筛选。实验结果表明,与传统的基于局部共现的扩展方法和基于本体的扩展方法相比较,该方法在保障良好鲁棒性的同时,有效地提高了检索准确率。