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.     

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。     

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.     

基于频繁增长模式的工作流过程挖掘方法

工作流管理系统要求能够清楚地表达出业务过程的工作流设计,通常工作流设计非常费时且容易出现错误。过程挖掘的方法从已经发生的业务日志记录中提炼出工作流模型,能方便地设计工作流管理系统。本文提出利用FP-tree(频繁增长模式)方法挖掘过程模型,使之能够有效地解决含有噪音数据的过程挖掘问题。     

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。     

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.     

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。     

业务流程的时延预测队列挖掘方法

过程挖掘是针对流程信息系统所记录下的日志进行分析,将业务流程真实过程还原的技术。目前已有的方法多是基于控制流与数据流的观点,针对任务运行状态的,无时延的业务过程进行挖掘。但在挖掘存在多任务的有时延的业务进程方面,目前的方法存在一定局限性。提出基于队列挖掘优化过程模型的方法,首先利用现有的基于过程挖掘的方法,挖掘业务流程的初始模型。再运用队列挖掘的观点对特定的顾客进行时延预测,挖掘出顾客的行为信息,以此对初始流程模型进行优化。最后通过实例验证了所提出的优化挖掘方法的有效性,优化后的流程模型不仅对事件日志有很好的重放效果,并且能够反应出多类别的,且存在时延的业务流程中任务的行为信息。     

Internet环境下并行群组数据挖掘模型

随着Internet技术的发展,分布式数据挖掘越来越受到重视。分布式数据挖掘急需一种能聚合多种网络功能为通信媒介,松耦合、并行的数据挖掘架构。以分析经典并行数据挖掘模型PADMA和BODHI为基础,结合现实需要给出了一种新的并行分布式数据挖掘模型——PADMAN。模型采用分治策略,将数据挖掘任务进行划分并分配给数据挖掘组,群组之间并行挖掘;基于Agent,使各基本数据挖掘单元具有自治性;群组客户端和全局客户端可实现无线接入,使用户端的使用和接入更加灵活。分治策略的应用,使模型具有良好的模块化和可扩展性。     

基于优化主题模型的临床路径挖掘

在健康领域,诊疗过程对于医疗质量至关重要.临床路径集合了各种医疗知识,是对诊疗过程进行标准化的重要途径.然而,当前大多数临床路径由专家研讨制定,往往静态不变,难以部署和实施.在我们之前的工作中,提出了一种基于主题的临床路径挖掘算法,可以从医疗数据中抽取历史执行路径,客观反映数据中实际存在的医疗模式.算法首先通过主题模型将繁杂的诊疗活动聚合成若干主题,而每个诊疗日就可以表示为一个主题分布,一个病人的诊疗日志也相应的转换为一个主题序列,然后利用过程挖掘方法从这些主题序列中生成基于主题的临床路径模型.但传统主题模型（LDA）的聚类效果往往难以满足医疗数据的特点,导致主题质量不高,影响最终过程模型的可解释性.其中,一个普遍的问题就是LDA无法保证两个相似的诊疗日所得的主题分布也是相似的,这是由于其忽略了诊疗日之间原有的相似性特征.在本文中,我们提出了一种优化的主题模型算法,该算法引入了基于本体生成的诊疗日相似性约束,可以有效提升聚类效果.实验结果表明,我们提出的方法能够发现更符合医疗领域特点的高质量主题,进而为基于主题的临床路径的挖掘奠定基础.     

基于Web的文本挖掘技术研究

Internet上大多数信息的表现形式为文本,如何在浩瀚的文本信息中挖掘到潜在的知识是一个有待解决的问题。文本挖掘的目的是从不同格式的文本中发现有用的知识,这是一个分析文本并从中抽取特定信息的过程。系统地介绍了文本挖掘的含义,并对文本挖掘过程的各个方面进行了进一步的探讨,包括文本特征的建立、特征的提取技术、文本的分类、文本的聚类等相关技术。同时提出了一种基于Web的文本信息挖掘的模型,将以高校BBS论坛为信息源,利用高级语言开发技术来构建一个自动的文本分类器。     

基于Web的文本挖掘技术研究

Internet上大多数信息的表现形式为文本,如何在浩瀚的文本信息中挖掘到潜在的知识是一个有待解决的问题。文本挖掘的目的是从不同格式的文本中发现有用的知识,这是一个分析文本并从中抽取特定信息的过程。系统地介绍了文本挖掘的含义,并对文本挖掘过程的各个方面进行了进一步的探讨,包括文本特征的建立、特征的提取技术、文本的分类、文本的聚类等相关技术。同时提出了一种基于Web的文本信息挖掘的模型,将以高校BBS论坛为信息源,利用高级语言开发技术来构建一个自动的文本分类器。     

基于接口变迁的交互流程模型挖掘方法

流程模型挖掘是基于系统运行记录下的事件日志来还原特征对应流程模型的技术。目前已有的挖掘方法多是基于由系统分解出的不同模块之间交互频繁且模块包含特征较少的场景。在挖掘包含较多特征、交互不频繁的流程模型方面,目前的方法存在一定的局限性。鉴于此,文中提出了基于接口变迁的交互流程模型挖掘方法。首先,利用现有的挖掘方法来挖掘模块内部的特征序,确定初始模块网;其次,遍历事件日志以查找疑似接口变迁;然后,通过挖掘特征网来确定接口变迁,并对接口变迁增加接口库所;最后,基于开放Petri网,利用合成网的观点将交互模块合成为一个完善的流程模型Petri网。通过实例分析,验证了该挖掘方法的有效性。     

区块链中的自私挖掘研究与分析

自私挖掘是区块链中的一种挖掘策略,通过选择性地公布挖到的区块以“增加”自己的收益。针对目前区块链挖掘中的自私挖掘行为破坏正常挖掘过程、浪费算力的问题,给出了基于概率的SAPV决策模型。首先总结了针对区块链的典型攻击,详细分析自私挖掘的过程,得到自私挖掘过程中出现的不同状态,计算了自私挖掘在不同状态下的概率分布。为增大自私挖掘的相对收益份额,给出了通过求解自私与诚实挖掘概率大小的方法来决定是否公布隐藏的区块。实验模拟了不同算力下自私挖掘池的相对收益,分析了不同算力对矿池收益的影响,最后给出了保证系统诚实节点安全运行的算力阈值,为区块链安全的进一步研究提供参考价值。     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务是现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术。随着电子商务发展的势头越来越强劲,面向电子商务的数据挖掘将是一个非常有前景的领域。介绍了web数据挖掘的概念和分类,论述了电子商务中Web挖掘的过程和方法,并阐述了数据挖掘在电子商务中的应用,揭示了数据挖掘在电子商务中的广阔的应用前景。