基于Petri网的业务流程低频行为挖掘与优化分析

来源：计算机集成制造系统杂志2020年第6期北京时间：

作者：郝惠晶,方贤文,方娜,许健

单位：安徽理工大学数学与大数据学院

摘要：低频行为的挖掘是业务流程管理的重要内容之一,区分有效低频和噪音在业务流程优化中显得尤为重要。已有挖掘方法多是从数据属性研究低频行为,较少根据不同模块间的行为属性来分析低频行为,由此提出基于Petri网的业务流程低频行为的挖掘与优化方法。首先,通过用流程树切的直接流图表示日志的行为关系,并与初始模型做匹配,发现所有的低频序列;然后,计算日志与模型的行为距离向量,基于行为紧密度区分有效低频日志和噪音日志,优化事件日志;其次,利用不包含噪音序列的事件日志通过融合交互模块网与特征网,挖掘得到一个优化的业务流程模型;最后,通过具体的实例分析和仿真实验验证了该方法的有效性。

关键词：通讯行为轮廓,行为紧密度,低频行为,特征网,融合,Petri网,业务流程

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61572035,61402011);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);安徽理工大学研究生创新基金资助项目(2017CX2113)。