基于对齐处理与偏差检测的业务流程适合度分析

来源：计算机集成制造系统杂志2020年第6期北京时间：

作者：张力雯,方贤文

单位：安徽理工大学数学与大数据学院

摘要：由于业务流程在实际应用中的多变性及动态性,需要对日志与给定模型之间的服从性进行校验与分析。目前的服从性校验方法主要将日志与模型进行对齐处理以检测整体偏差,但这种全局观测所获得的偏差会影响服从性校验的准确性,因此提出一种新方法对日志和给定模型间的最优对齐进行搜索来分析服从性。首先设定选择子序列划分对齐的种类,并通过对齐搜索算法在不断排除的过程中寻找最小偏差对齐;然后分析同一偏差以不同形式回放于模型子模块中的精度及行为关系确定最优对齐。该方法通过实际业务流程的研究案例及比较实验进行评估,其结果表明准确检测偏差能够明显提高适合度的测量值,并通过分析适合度测量的详细数据得出缩小对齐比较范围可减少计算量的结论。

关键词：服从性校验,适合度测量,最小偏差,最优对齐,偏差检测

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61572035,61272153,61402011);安徽省自然科学基金资助项目(1508085MF111,1608085QF149);安徽省高校自然科学基金重点资助项目(KJ2016A208);安徽省学术和技术带头人资助项目(DG119);安徽省优秀青年人才资助项目。