【摘 要】
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在信息化、数字化的当下,业务流程的复杂性不断增加,信息系统记录的事件日志规模持续扩增,进而导致业务流程随着时间的推移不断发生演变。因此开展一致性检查研究具有重要理论意义和适用价值,它能够检测实际过程行为与预期行为之间的偏差,然而传统的一致性分析方法难以适用于大型事件日志和过程模型。在某些应用中,并不需要计算每个日志行为与模型行为之间的精确一致性,求出其近似解就足够对业务过程及系统进行分析。业务流程
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在信息化、数字化的当下,业务流程的复杂性不断增加,信息系统记录的事件日志规模持续扩增,进而导致业务流程随着时间的推移不断发生演变。因此开展一致性检查研究具有重要理论意义和适用价值,它能够检测实际过程行为与预期行为之间的偏差,然而传统的一致性分析方法难以适用于大型事件日志和过程模型。在某些应用中,并不需要计算每个日志行为与模型行为之间的精确一致性,求出其近似解就足够对业务过程及系统进行分析。业务流程的预测可以根据历史过程行为来推测未来可能发生的行为,帮助企业针对预先感知的系统风险制定解决方案,避免给企业带来损失。在此背景下,本文开展了基于日志行为的近似一致性分析及预测方法研究。现有一致性分析及优化方法倾向于关注构成系统的过程、行为和数据等技术层面,缺乏对顶层业务目标的分析,无法更多考虑利益相关者的意愿、动机和策略等因素。目前已有相关研究利用行为子集求解日志和模型的近似一致性,但是构造出的行为子集并不能很好地代表完整的过程模型,求出近似一致性结果的准确度不高。同时在业务流程的预测方面,以往的方法很少考虑日志活动间的弱序关系,引入行为轮廓能够准确地描述行为间的交互与约束关系,以此分析历史活动间的行为关联关系,这有利于预测未来活动。基于此,本文开展了如下工作:（1）针对现有一致性分析及优化方法缺乏考虑业务目标挖掘的问题,提出一种基于目标序列的一致性分析及优化方法。首先根据业务流程的预期行为生成目标序列,通过对齐目标序列和流程模型进行一致性分析并查找偏差;然后分析变迁之间的行为轮廓关系,引入配置信息对存在偏差的流程部分进行优化;最后结合智能快递柜的自助投放业务流程对所提方法进行验证。（2）针对现有近似一致性分析方法构造的行为子集缺乏代表性的问题,提出一种基于日志聚类构造行为子集的近似一致性方法。首先根据迹之间的Levenshtein编辑距离,将事件日志中具有较高行为相似性的迹聚类成若干个子日志;然后遍历各子日志,采用簇内高频和簇中心两种方法选出子日志中的代表迹,形成候选迹集合;进一步利用最优对齐技术构造出模型的行为子集,将其与完整的事件日志进行拟合度计算来得到近似一致性度及其上下界值;最后对现实事件日志进行仿真实验,从准确度和时间效率两方面验证了该方法的优越性。（3）针对现有预测方法缺乏考虑日志活动间行为弱序关系的问题,提出一种基于日志行为关系及关联分析的预测方法。首先基于日志活动的直接后继关系构建日志概率矩阵,提出一种新的算法从矩阵中提取日志行为轮廓关系,能够有效识别循环、选择和并行等复杂结构;然后结合日志行为关系从历史事件日志中生成行为规则库,将测试数据转换为事件流,通过设置回溯窗口来控制事件流的前缀活动,利用前缀活动间的行为关系进行关联分析及预测;最后通过仿真实验从准确度方面验证了该方法的优越性。图[25]表[13]参[81]
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