工作流模型的重构

文：鼎捷ERP

作者：鼎捷数智 | 发布时间：2012-11-30 14:50:34

工作流挖掘的内容
    按照工作流挖掘的目的，目前的研究成果主要包括工作流模型重构、工作流监控与评价以及组织视图挖掘等方面。
工作流模型的重构
    工作流挖掘中大部分的成果集中在工作流模型重构方面，即从工作流日志中重构工作流模型，许多学者从不同的角度先后讨论了一些有代表性的方法。工作流模型的重构按照挖掘过程可以分为单步重构和多步重构。
    1．单步重构
    单步重构是简单快速的工作流挖掘方法，单步重构一般利用工作流日志中活动依赖关系直接挖掘出工作流模型，但对工作流模型的评价改进、噪声的处理能力不足。常见的单步重构方法包括基于有向图的挖掘方法和基于Petri网的α算法。Agrawal等在1998年较早提出了基于有向图的工作流挖掘模型，并提出了模型挖掘的目标：满足完整性、正确性和较小性，但算法把每个活动作为一个原子事件，没有考虑每个活动从开始事件到结束事件之间的时间间隔，导致活动间的并行关系难以确定。基于有向图的挖掘方法是较早出现的工作流挖掘方法，用有向图表示工作流模型比较简单直观，但难以分析工作流模型的动态行为。
    Petri网作为一种管理信息系统建模方法，不仅可以刻画系统的结构，还可以描述系统动态行为，因此后来很多工作流挖掘方法使用Petri网作为流程模型表示方法。与基于有向图的挖掘方法不同，Aalst采用了Petri网的一个子类：工作流网(WorkFlowNet，WFN)表示工作流模型，提出了著名的。算法，该算法把工作流日志中活动之间的时序关系分为顺序关系、循环关系、选择关系和并发关系等类，在此基础上挖掘活动之间的关系得到较终的工作流模型。
    下面通过一个实例介绍Process Miner系统中的流程模型重构。首先在Process Miner系统中导入以XML文件形式存在的工作流日志，该日志中共包括5个实例，9个活动，如表11．1所示。当日志导入ProcessMiner系统后，可以在系统中查看日志的详细情况，包括活动、参与者和执行时间等。

在Process Miner系统中点击开始分析后，可以对挖掘算法进行选择，使用。算法进行流程模型重构可以得到如图11．1所示的结果，在此流程模型的基础上可以进一步对流程进行优化。

    2．多步重构
    相对于单步重构方法，多步重构方法增加了对工作流日志的预处理和对工作流模型的评价，挖掘出的工作流模型精确度更高，也更有意义，但算法的执行时间更长。常见的多步重构方法包括基于区域的挖掘方法、基于聚类的挖掘方法、基于遗传算法的挖掘方法、基于频率／依赖关系的挖掘方法、多模型挖掘方法和增量式挖掘方法等。有兴趣的读者可参阅相关文献。