基于概率分布的流程工厂模型拓扑相似度计算

为了解决流程工厂模型拓扑相似度计算问题,提出基于概率分布函数的相似度计算方法.首先利用隐马尔可夫建模及状态序列推断,从工厂拓扑结构中挖掘隐含的拓扑语义;然后通过隐含狄利克雷分配模型将拓扑语义映射成长度固定的特征向量;最后用概率模型描述全体特征向量分布,并用分布函数计算2个拓扑结构间的相似度.依据流程工厂专家设计建模的专业知识及从业经验,验证了该方法的准确性和有效性.     

基于邻接矩阵的业务流程间距离计算方法

在业务流程管理中,多数流程间距离计算方法忽略了事件日志的重要作用,并且计算效率较低。为此,通过引入邻接矩阵提出一种新的业务流程间距离计算方法。提取保存在各类信息管理系统中的事件日志,将其转换为仅包含活动执行轨迹的简单事件日志。在此基础上,通过定义活动间的紧邻关系构造活动邻接矩阵,同时借鉴矩阵论中矩阵范数的定义,给出流程间距离的定义,并证明其满足距离度量特性。实验结果表明,该方法能够区分选择结构和并行结构并发现不可见任务,计算效率较高。     

事件相似度计算

事件间的相似度计算对事件本体的构建起着重要的作用,是基于事件的信息查询、自动问答、自动文摘生成等事件本体应用的前提.本文解决了以下问题,基于给定的事件模型,定义事件间的相似度;根据事件各要素的特征,提出一种结合语法、语义、词语序列、时间关系的事件相似度计算方法.实验数据和模糊分析表明本方法合理、准确.     

业务流程模型相似度研究综述

随着业务流程模型管理库规模的增大,传统的模型管理方式在效率和准确度方面已经无法达到预期,研究能够提升业务流程模型管理效率的技术成为人们的迫切需求。其中,业务流程模型相似度技术在模型搜索、模型一致性检测等模型管理的相关应用场景中能够有效提升工作的效率和精度,因此,对业务流程模型相似度技术的研究已经逐渐成为模型分析领域的一个研究热点,并取得了许多有价值的研究成果。业务流程模型相似度技术涉及的领域较多,可以向不同的分支方向发展,虽然不同分支的模型相似度技术会有方法之间的类比,但是缺乏系统性的整理和分析。文中从相似度计算方法和应用场景这两个层面对业务流程模型相似度技术进行了分类讨论,将相似度计算方法分为文本相似度、语义相似度、结构相似度、行为相似度和基于人类评估的相似度,并分析了每种计算方法的特点。较为常见的业务流程模型相似度应用场景包括一致性检测、标准化、流程模型搜索和模型重用,文中对基于以上场景的相关研究进行了梳理。最后分析了业务流程模型相似度研究面临的挑战。     

BIM 模型相似度计算方法

针对从业者不论是想从本地模型库还是线上共享网站获取所需的BIM 模型只能靠 逐个查找、人工识读的方法,而模型的数量越来越多,获取符合需求的模型需要花费大量的时 间和人力的问题,提出了一种构件级BIM 模型相似度计算方法。从模型的构件出发,以BIM 通用交互格式工业基础类(IFC)文件作数据源,以通用数据标准IFC 2×3 为数据基础,首先提取 模型中构件的几何信息、语义信息等,并利用改进的方向包围盒(OBB)碰撞检测算法查找相连 构件;然后以构件为顶点、构件间连接关系为边将BIM 模型构建为邻接图模型,并用图编辑距 离算法计算邻接图模型的编辑距离;最后即可计算出不同模型之间的相似度。该方法以构件级 BIM 模型的相似度为依据可以大大提升BIM 模型的检索速度与准确率。     

一种综合事件本体相似度计算方法

事件本体相比于传统本体具有更加丰富的语义信息,在面向事件的大数据集成中更具优势,然而用传统的本体相似计算方法计算事件本体相似度存在很多不足,提出了一种综合的事件本体相似度计算方法。该方法以词语相似度、集合相似度、层次结构相似计算为基础,然后从事件类名称、事件类要素、事件类层次结构和非层次结构讨论事件本体的相似度,最终获得事件本体的综合相似度。实验表明该方法相比传统本体相似度计算方法准确率更高,语义信息更加丰富。     

基于本体结构的语义相似度计算

语义相似度是语义网络和信息检索领域的重要内容.本体结构为语义相似度计算提供了新的思路,但现有的方法都存在着不同程度的缺陷.为了提高已有方法的有效性,在分析语义相似度经典方法的基础上,充分利用本体的结构信息,综合考虑概念在本体图中的位置、语义距离,共享属性量和共享信息等因素,提出了一个基于本体结构的语义相似度算法.实验部分以维基百科中公开发布的氨基酸本体为例,通过与经典方法计算结果的对比,证明了算法的有效性.     

基于相似度加权的自适应HD算法

Hausdorff距离(Hausdorff distance, HD)是一种点集与点集之间的距离测度, 常用于目标物体的匹配、跟踪和识别等. 本文在分析经典HD及改进算法的基础上, 提出了一种基于相似度加权的自适应HD (Adaptive Hausdarff distance, AHD)算法. AHD算法利用不同点到点集的最小距离的个数作为匹配相似度的测量, 并舍弃对判断匹配几乎没有作用的较大的点到点集的最小距离值; 同时根据点到点集的最小距离自适应选择权值, 从而得到一种基于相似度测量加权系数; 通过利用部分点到点集的最小距离和基于相似度的加权平均, 既增强了算法的鲁棒性, 又尽可能地保证了算法的精度. 实验结果显示, AHD算法在匹配准确性、抵抗噪声和遮挡干扰等方面性能良好.     

基于混合人工免疫算法的流程挖掘事件日志融合方法

流程挖掘是流程管理和数据挖掘交叉领域中的一个研究热点.在实际业务环境中,流程执行的数据往往分散记录到不同的事件日志中,需要将这些事件日志融合成为单一事件日志文件,才能应用当前基于单一事件日志的流程挖掘技术.然而,由于流程日志间存在着执行实例的多对多匹配关系、融合所需信息可能缺失等问题,导致事件日志融合问题具有较高挑战性.本文对事件日志融合问题进行了形式化定义,指出该问题是一个搜索优化问题,并提出了一种基于混合人工免疫算法的事件日志融合方法：以启发式方法生成初始种群,人工免疫系统的克隆选择理论基础,通过免疫进化获得“最佳”的融合解,从而支持包含多对多的实例匹配关系的日志融合;考虑两个实例级别的因素：流程执行路径出现的频次和流程实例间的时间匹配关系,分别从“量”匹配和“时间”匹配两个维度来评价进化中的个体;通过设置免疫记忆库、引入模拟退火机制,保证新一代种群的多样性,减少进化早熟几率.实验结果表明,本文的方法能够实现多对多的实例匹配关系的事件日志融合的目标,相比随机方法生成初始种群,启发式方法能加快免疫进化的速度.文中还针对利用分布式技术提高事件日志融合性能,探讨了大规模事件日志的分布式融合中的数据划问题.     

基于上下文的概念语义相似度计算模型

针对概念语义相似度计算方法在信息检索中存在的漏检、误检等问题,提出一种基于上下文的计算本体内概念间语义相似度的模型。该模型分别从概念的父节点、子节点以及概念间路径权重3个角度进行计算,加权求和并求得语义相似度。实验结果表明,该模型的计算结果更加接近专家的经验值,为概念之间的语义关系提供了有效的量化。     

面向业务过程挖掘和分析的事件日志预处理技术

在企业业务运行过程中会产生大量的数据,这些数据以事件日志的方式进行保存.通过对事件日志的采集、处理和分析可以支持对业务过程的挖掘、监控和优化.然而,原始的事件日志因含有各种类型的数据质量问题而无法直接应用于过程挖掘与分析.尽管目前在数据挖掘领域已提出各种数据预处理方法进行数据过滤,但由于业务过程事件日志中事件信息的序列化、动态化以及传递性等特点不同于普通数据,所以无法简单地应用传统的数据预处理方法对事件日志进行预处理.本文对事件日志数据预处理的研究现状进行了系统化的总结,分析了事件日志数据预处理技术面临的挑战,并对未来的研究方向进行了展望.     

Efficient Deviation Detection Between a Process Model and Event Logs

Business processes described by formal or semi-formal models are realized via information systems. Event logs generated from these systems are probably not consistent with the existing models due to insufficient design of the information system or the system upgrade. By comparing an existing process model with event logs, we can detect inconsistencies called deviations, verify and extend the business process model, and accordingly improve the business process. In this paper, some abnormal activities in business processes are formally defined based on Petri nets. An efficient approach to detect deviations between the process model and event logs is proposed. Then, business process models are revised when abnormal activities exist. A clinical process in a healthcare information system is used as a case study to illustrate our work. Experimental results show the effectiveness and efficiency of the proposed approach.      

基于过程结构树的过程模型变体匹配技术

随着过程模型的不断积累和演化,企业组织常常拥有并管理维护成百上千个业务过程模型.由于建模目标和应用场景的不同,参考模型的裁剪和定制以及模型的更新修改等因素,导致过程模型库中可能存在大量相似的过程模型变体.重点研究如何有效管理和识别过程变体之间的共同点和差异性,即自动化地构建过程模型变体之间的匹配关系.为了支持复杂对应关系,保证匹配关系查找效率和结果的有效性,提出了基于过程结构树的模型元素匹配关系构建技术,并进一步给出了基于树编辑距离的过程模型相似性度量方法.通过针对真实的过程模型集合的实验评估表明,该方法在查全率和查准率指标上表现出了良好的效果.     

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。     

基于操作日志的完井数据同步模型

同步技术是提高移动数据库系统性能的一项关键技术。依托完井移动平台,结合完井业务数据,提出一种基于操作日志的移动数据同步处理模型,重点分析了该模型中的日志序列的生成以及冲突的消解,并给出了具体的实现算法。该模型允许移动终端在断接状态下对本地副本数据进行操作,并通过移动事务日志记录用户行为,当重新连接时,根据服务器返回的日志序列进行同步处理,使系统最终收敛于一致性状态。同时还引入了日志合并、时间戳等方法,有效减少了移动终端的资源消耗,提高了同步效率。实验表明该算法能快速高效地完成客户端与服务器之间的数据更新与交互。     

基于启发式规则的流式日志事件提取方法

日志事件提取指将非结构化的日志消息解析为系统中对应的事件,是多数日志分析中必不可少的前置工作.传统的日志事件提取以批处理方法为主,需要等待所有日志数据到达再进行处理,实时性不佳.能够进行实时日志采集并处理的流处理方法逐渐成为主要研究方向,但已有的流处理方法在解析模型的构建方面存在缺陷,准确性不够高.针对上述问题,提出了...     

基于复杂事件处理的业务规则管理系统的研究

复杂事件处理技术目前已经广泛用于各个行业,特别是大数据量,行为规则很多且在系统运行阶段规则变化比较繁琐的产业。比如航空监管,通信,能源,网络,公共,证券市场等。该文介绍了复杂事件处理技术的基本概念和实现原理,并在复杂事件处理技术的启发下开发了业务规则管理系统。传统的企业应用程序开发中把业务策略硬编码到系统中,更新系统的过程需要专门的编程人员,并且会使系统稳定性面临风险,同时需要花费较长的时间。随着系统业务的日趋复杂,将复杂的业务逻辑处理模块与非业务模块分离的必要性也越来越高。采用高效的业务规则管理系统来处理复杂业务逻辑,开发人员和架构设计者可以从应用程序传统代码中提取业务逻辑。将为系统的构建和维护节省大量的人力和物力成本,并大大提高系统对业务规则修改的响应效率。     

一个基于流程相似性的自动服务发现框架

服务发现是面向服务的网络软件开发过程的关键阶段,同时也是影响服务组合效率的关键因素.针对当前服务发现自动化程度低下、准确性不高的现状,从两个方面提高服务组合效率:首先,提出一种自动组合服务发现模式,支持流程粒度的组合服务发现及复用;其次,在发现过程中设计了一种量化的相似性评估算法,综合考虑组合流程的静态结构与动态行为特征,以提高服务发现的准确率;最后,结合以上两方面形成一个基于流程相似性的自动服务发现框架(automatic service discovery framework based on business process similarity,简称AutoDisc).利用真实数据完成的评估实验结果表明,AutoDisc的准确性优于单纯考虑结构或行为的发现方法,在所给出的应用案例中,使服务组合效率提高75.5％,具有较好的可扩展性.     

基于Windows NT主机入侵检测系统的性能和安全日志事件监控

主机入侵检测系统可以实时监测主机的各种状态,辨别可能发生的入侵行为或非法操作,在入侵行为发生的时候自动阻断非法操作,保护主机系统不受入侵,本文主要介绍其中的性能监控和安全日志事件监控这两个模块。     

基于单层神经网络的流程相似性的研究

业务流程建模推荐是辅助流程建模的主要方式之一,流程相似性是该方法的核心技术,直接影响流程推荐的准确率.流程相似性包括流程图结构相似性与行为相似性两方面,为了解决流程相似性量化困难,准确率低的问题,提出基于单层神经网络的流程相似度的量化方法.对构建基于行为的流程体系,建立业务流程、独立路径、流程节点之间的函数表达关系;使...