CN105069574A - 一种业务流程行为相似度分析的新方法 - Google Patents

Abstract

基于Petri网分析业务流程模型行为相似度的新方法，涉及到业务流程行为轮廓关系和拟行为轮廓关系的寻找以及行为相似性度的测量。对源模型N₁和目标模型N₂的相似性分析，首先基于Petri网的基本理论对业务流程模型进行预处理，将含有相同语义的变迁用相同的标签来表示；然后，基于行为轮廓的理论和拟行为轮廓的理论得到N₁、N₂中的所有变迁与其他变迁之间的关系，并因此得出N₁和N₂的八种相似性度；最后，结合加权函数，测量出N₁和N₂的行为相似性度。本发明给出了测量业务流程行为相似性度的新方法，有效地解决了业务流程模型中相似性模型的寻找问题，避免了现有方法在相似性模型寻找方面的局限性，且能够降低寻找相似性模型的时间复杂度。

Description

一种业务流程行为相似度分析的新方法

技术领域

本发明属于业务流程中相似性模型的分析领域，涉及到行为相似性模型的寻找，特别适用于在复杂业务流程系统中对具有相似性行为的业务流程模型进行搜索。

背景技术

随着业务流程系统的日益发展，很多企业和公司在建模过程中会出现大量的过程模型，而以业务流程模型的一致性分析为目标，寻找出一致的模型较难，因此需要采取有效的方法去搜索出那些有相似性行为的模型，以此来建立精简的模型仓库。已有的方法从行为的角度对于相似性过程模型的搜索并非都是适用的，它们缺乏一些标准的特征。目前有几种方法去分析相似性模型，一种方法是基于寻找业务流程模型间具有直接因果关系的变迁对来判断两个模型间的行为相似性；另一种方法是将过程模型的相似性进行量化，从行为轮廓的角度直接去考察两个模型的行为相似性。显然这些方法能为行为相似的业务流程模型的寻找奠定理论基础。但是通过这些方法来找出的模型，效果并不是很好，无法保证所找出的模型与已知模型行为相似度值高，也不能很好地增强所寻找的模型的可信度。

所以，提出基于行为轮廓关系的直接行为相似性测量方法及基于拟行为轮廓关系的间接行为相似性测量方法就显得尤为重要，并且这两种测量方法对于业务流程模型间的相似性和一致性分析都具有一定的优越性。通过采取这些方法，能提高模型的行为相似性度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于行为轮廓的直接行为关系与拟行为轮廓的间接行为关系的业务流程模型行为相似性的度量方法，用以对业务流程系统中相似性程度最优模型的寻找，同时提高寻找优化模型的准确度。

为解决以上技术问题，本发明采用如下的技术方案：

对业务流程系统中出现的模型进行预处理，将源模型N₁和目标模型N₂中有相同或相近语义的变迁分配相同的标签，即将N₁,N₂中的网转化为带有标签且结构清晰的流程模型Petri网。

根据所得到的带标签的流程模型Petri网N₁与N₂，可以清晰的看出这些活动变迁之间存在的行为轮廓关系(严格序、排他序、交叉序、严格逆序)以及拟行为轮廓关系(拟严格序、拟排他序、拟交叉序、拟严格逆序)，并且基于这些关系来分析N₁与N₂的行为相似性度。为此，本发明采用了从行为轮廓的角度测量相邻变迁间的行为相似性度和拟行为轮廓的角度测量不相邻的变迁间的行为相似性度，在此基础上依据业务流程模型的建模需求以及权重函数w_i(i＝1…8)的分配得出两个模型间的行为相似性度sim(N₁,N₂).

附图说明

图1是本发明的测量行为相似性度的结构图。

图2是本发明的确定直接行为关系相似性度的流程图。

图3是本发明的确定间接行为关系相似性度的流程图。

图4是本发明的确定N₁与N₂行为相似性度的流程图。

具体实施方式

本发明提出基于流程模型Petri网的行为轮廓关系和拟行为轮廓关系快速寻找最优流程模型的方法，且该方法适用于各种相似性模型的搜索。

以下结合附图对本发明作进一步的说明：

业务流程模型行为相似性度的分析方法可以分为五个步骤，如图1所示。第一步，对所搜索到的业务流程模型进行Petri网建模，得到了源模型N₁和目标模型N₂；第二步，对这些业务流程模型进行预处理，将N₁与N₂中含相同语义的变迁予以分配相同的标签，并对这些模型进行标准化处理；第三步，依据Petri网行为轮廓相关的理论去分析具有直接行为关系的变迁对，并在此基础上分析N₁与N₂的直接行为相似性度；第四步，基于拟行为轮廓的理论去分析带有间接行为关系的变迁对，并以此为出发点分析N₁与N₂的间接行为相似性度；第五步，将第三步和第四步中的结果分别分配一定的权重，得出N₁与N₂的行为相似性度。

图2是本发明的依据行为轮廓关系确定具有直接行为关系的相似性流程图，依据N₁,N₂中每个变迁与相邻变迁之间的关系，将N₁与N₂中相邻变迁中有相同严格序关系的变迁对记为将N₁与N₂中所具有的严格序关系变迁对的并集记为则严格序相似性度为类似地，可以得出排他序相似性度sim₊(N₁,N₂)、交叉序相似性度sim_//(N₁,N₂)以及严格逆序相似性度sim_←(N₁,N₂)。

图3是本发明的依据拟行为轮廓关系确定具有间接行为关系相似性度流程图，分别考察每个变迁与其他不相邻变迁之间的行为关系，拟严格序(拟严格逆序)关系说明两个不相邻的变迁之间有着特定的发生顺序，拟排他序关系说明两个不相邻的变迁不可能同时发生，拟交叉序关系说明两个不相邻的变迁可以以任何的顺序发生，其中拟严格序用来表示，拟排他序用来表示，拟交叉序用来表示，拟严格逆序用来表示。首先找出N₁与N₂中相应元素间都具有拟严格序关系的变迁对的集合，记为将N₁与N₂中具有拟严格序关系的所有变迁对集合的并集记为则拟严格序相似性度为 ${\mathrm{sim}}_{\⇒}(N_1,N_2)=\frac{|\left({\⇒}_{N_1}\right)\∩\left({\⇒}_{N_2}\right)|}{|\left({\⇒}_{N_1}\right)\∪\left({\⇒}_{N_2}\right)|}.$ 同理，可得出拟排他序相似性度拟交叉序相似性度以及拟严格逆序相似性度

图4是本发明的测量N₁与N₂行为相似性度的流程图，将图2中四种直接行为关系分别分配权重w₁,w₂,w₃,w₄。同理，将图3中四种间接行为关系分别分配权重w₅,w₆,w₇,w₈，且因此来测量N₁与N₂的行为相似性度为：

Claims (3)

1.分析业务流程模型行为相似的新方法，包括对业务流程模型进行预处理、分析具有行为轮廓关系和拟行为轮廓关系的变迁对以及测量模型间的行为相似性度。其特征在于：以业务流程建模为基准，对流程模型进行具体化分析，实现了对业务流程模型运行过程的形象化处理，通过分析模型间的直接行为关系和间接行为关系，利用加权函数测量出模型间的行为相似性度，并基于此寻找相似性模型。

2.根据权利要求1所述的分析具有直接行为关系和间接行为关系的变迁对，其特征在于：根据行为轮廓和拟行为轮廓关系的相关理论，对源模型N₁和目标模型N₂中的变迁进行具体化分析，得出N₁,N₂中每个变迁与其余变迁之间的行为关系，将相邻的变迁之间的关系作为直接行为关系，不相邻的变迁之间的关系作为间接行为关系。

3.根据权利要求1所述的测量两个模型间的行为相似性度，其特征在于：基于行为轮廓的理论，得出N₁,N₂的直接行为关系，依据N₁,N₂中每个变迁与相邻变迁之间的关系，找出N₁,N₂中相邻变迁中有相同序关系的变迁对以及N₁,N₂中所具有的这些关系变迁对的并集；接着基于拟行为轮廓的理论，得出N₁,N₂的间接行为关系，依据N₁,N₂中每个变迁与不相邻变迁之间的关系，找出N₁,N₂中不相邻变迁中有相同拟严格序(拟排他序、拟交叉序和拟严格逆序)关系的变迁对以及N₁,N₂中所具有的这些关系变迁对的并集，接着结合加权函数，对它们予以分配一定的权重，并予以合并，进而得出两个模型间的行为相似性度，方便了在广泛的模型仓库中搜索行为最为相似的模型。