CN109271606B - 考虑并发的业务过程事件序列间编辑距离的求解方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑并发的业务过程事件序列间编辑距离的求解方法，本发明以XES格式描述的业务过程事件日志和待求的两条事件序列为输入，以这两条事件序列间的编辑距离为输出；为了计算事件序列间的编辑距离，首先通过解析XES日志文件获得所有事件序列集合；然后从所得到的事件序列集合中挖掘出所有事件之间的并发关系集合；最后根据所有事件之间的并发关系集合，计算出待求的两条事件序列间的编辑距离。相较于传统的编辑距离计算方法，本发明可以处理含有并发的业务过程事件序列间编辑距离计算。

Description

考虑并发的业务过程事件序列间编辑距离的求解方法

技术领域

本发明属于业务过程领域，具体涉及一种考虑并发的业务过程事件序列间编辑距离的求解方法。

背景技术

20世纪90年代早期，美国企业为寻回它们在上一个十年间丢掉的竞争力，广泛开展了称为“再造工程”(Reengineering)的企业改造活动。再造工程的倡导者们明确地对亚当·斯密的劳动分工论做出了反思，并提出了以过程为中心这一新的组织原则。再造工程的实践和思想在短短几年传遍全世界，“业务过程”这一概念被明确地界定和广泛地接受，以业务过程为中心已经取代了“职能分工”，成为管理的首要原则。在新的业务过程理念基础上，进一步形成了“以过程为中心”的理念，以此打破传统组织常见的部门隔阂、僵化迟钝等弊端。而围绕着过程所建立的组织，具有更高的敏捷性、效率和效益。传统的办公自动化系统、科学工作流到最近的Web服务和在线事务处理，这些都属于业务过程领域。

为了支持管理决策，业务过程日志记录了过程实例的执行，通过分析过程日志数据可以了解业务过程的执行，实现业务过程的管理、改进、再造。在分析过程日志数据的过程中，不可避免地要对过程日志中的事件序列进行比较。其中，研究事件序列间的编辑距离是比较两条事件序列相异性的常用方法之一。

现有的方法采用传统的计算字符串间编辑距离计算方法来求得业务过程日志中事件序列间的编辑距离，但这种方法并不能有效的处理含有并发的业务过程事件序列。在考虑了并发的业务过程事件序列中，交换两个相邻的并发关系事件不应该产生编辑距离，但利用传统的计算字符串编辑距离方法却会产生影响，最后导致研究结果不准确。

发明内容

本发明的目的在于提供一种考虑并发的业务过程事件序列间编辑距离的求解方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种考虑并发的业务过程事件序列间编辑距离的求解方法，具体步骤如下：

步骤1，解析XES描述的业务过程事件日志，获得所有事件序列集合L；

步骤2，从所得到的事件序列集合L中挖掘出所有事件之间的并发关系集合；

步骤3，根据所有事件之间的并发关系集合，计算出待求的两条事件序列间的编辑距离。

进一步的，步骤1具体为：

解析业务过程事件日志XES文件，依次读取每一条日志信息，获得所有事件序列集合L，任意一条事件序列σ＝{t₁,t₂,t₃,…,t_r}包含r个事件，t₁……t_r代表事件，这r个事件按照事件先后发生顺序排列。

进一步的，步骤2具体为：

步骤2-1，遍历事件序列集合L，挖掘获得所有事件之间的直接先于关系，符号表示为>，即对于任意一条事件序列σ＝{t₁,t₂,t₃,…,t_r}，当a＝t_s,b＝t_s+1，则a>b；

步骤2-2，遍历根据步骤2-1得到的直接先于关系集合，挖掘获得事件之间的并发关系，符号表示为‖，当且仅当p>q,并且q>p时，p∥q，p、q为事件序列集合L中任意两个事件。

进一步的，步骤3具体为：

步骤3-1，根据两条待求事件序列σ_A和σ_B，其中σ_A的长度表示为l_A，σ_B的长度表示为l_B，构建一个距离矩阵

其中矩阵中的值D(m,n)表示σ_A的子序列σ_A＝{t₁,t₂,t3,…,t_m}和σ_B的子序列σ_B＝{t₁,t₂,t₃,…,t_n}之间的编辑距离；

步骤3-2，初始化矩阵中的第一行与第一列为对应的行号和列号；

步骤3-3，依次计算矩阵中的值，用i表示当前所求矩阵值对应的行号，用j表示当前所求矩阵值对应的列号，l表示i所指向的序列σ_A中的事件σ_A(i)在事件序列σ_B中的离j最近的位置，k表示j所指向的序列σ_B中的事件σ_B(j)在事件序列σ_A中的离i最近的位置，即l和k为满足{l,k|σ_A(k)＝σ_B(j),σ_B(l)＝σ_A(i),l∈[1,j],k∈[1,i]}条件的最大的行列号。从D(1,1)开始，根据如下规则计算距离矩阵D中剩下的值：

(1)D₁(i,j)＝D(i-1,j)+1；

(2)D₂(i,j)＝D(i,j-1)+1；

(3)当A(i)与B(j)相同时，D₃(i,j)＝D(i-1,j-1)；

(4)当l与k存在时，D₄(i,j)＝D(i-1,j-1)-Δ(k)-Δ(l)+Anum(k,i,j)+Bnum(l,j,i)+{0,1}；

Δ(k)＝D(k-1,j-1)-D(k,j-1)；

Δ(l)＝D(i-1,l-1)-D(i-1,l)；

(5)D(i,j)＝min{D₁(i,j),D₂(i,j),D₃(i,j),D₄(i,j)}

其中Δ(k)＝D(k,j-1)-D(k-1,j-1)表示删除事件σ_A(k)后σ_A{1…k}与σ_B{1…j-1}之间的编辑距离的变化，Δ(l)＝D(i-1,l)-D(i-1,l-1)表示删除事件σ_B(l)后σ_A{1…i-1}与σ_B{1…l}之间的编辑距离的变化，D(i-1,j-1)-Δ(k)-Δ(l)表示删除事件σ_A(k)和σ_B(k)后σ_A{1…i-1}与σ_B{1…j-1}之间的编辑距离，Anum(k,i,j)表示σ_A(k)与σ_A(i)之间的所有不与σ_A(k)并发且在序列σ_B{1…j}中包含的事件数量，Bnum(l,j,i)表示σ_B(l)与σ_B(j)之间的所有不与σ_B(l)并发且在序列σ_A{1…i}中包含的事件数量；

步骤3-4，取矩阵D(l_A+1,l_B+1)为事件序列σ_A与σ_B间的编辑距离。

与现有技术相比，本发明的显著优点为：对现实世界业务流程的事件日志进行的大量实验表明，我们的方法能够准确地计算考虑并发的业务过程事件序列间编辑距离。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为初始化的距离矩阵形式示意图。

图3为解析业务过程事件日志XES文件得到的事件序列集合L示意图。

图4为所有事件之间的直接先于关系矩阵示意图。

图5为所有事件之间的并发关系矩阵示意图。

图6为两条待求事件序列间的编辑距离矩阵示意图。

具体实施方式

本发明公开了一种考虑并发的业务过程事件序列间编辑距离的求解方法，以XES格式描述的业务过程事件日志和待求的两条事件序列为输入，以这两条事件序列间的编辑距离为输出，具体流程如附图1所示，图2为初始化的距离矩阵形式示意图。

其具体实现如下：

步骤1，解析业务过程事件日志XES文件，依次读取每一条日志信息，获得所有事件序列集合L，任意一条事件序列σ＝{t₁,t₂,t₃,…,t_n}包含n个事件，t₁……t_n代表事件，这n个事件按照事件先后发生顺序排列；

步骤2，遍历事件序列集合L中的每条事件序列，挖掘所有事件之间的并发关系，具体步骤如下：

步骤2-1，遍历事件序列集合L，运用算法1挖掘获得所有事件之间的直接先于关系。

步骤2-2，遍历事件序列集合L中的事件集合，根据步骤2-1得到的直接先于关系集合，运用算法2挖掘获得所有事件之间的并发关系。

算法1：Get direct relation

算法2：Get concurrent relation

步骤3，根据步骤2-2中得到的所有事件的并发关系集合，运用算法3计算事件序列间编辑距离。

算法3：Edit distance

下面结合实施例对本发明做进一步说明。

实施例

一种考虑并发的业务过程事件序列间编辑距离的求解方法，具体步骤如下：

步骤1，通过解析XES日志文件获得如图3所示的所有事件序列集合L。

步骤2，遍历事件序列集合L，运用算法1挖掘获得所有事件之间的直接先于关系矩阵，如图4所示，存在直接先于关系的两个事件，如A、B，其直接先于关系矩阵值R_d(A,B)＝1，不存在直接先于关系的两个事件，如B、A，其直接先于关系矩阵值R_d(B,A)＝0，遍历通过算法1得到的直接先于关系集合，运用算法2挖掘获得所有事件之间的并发关系矩阵，如图5所示，我们选择σ_A＝{X,D,A,B,C,E,Y}和σ_B＝{X,A,D,E,B,C,Y}这两条事件序列进行编辑距离的计算。

步骤3，对两条待求的事件序列σ_A＝{X,D,A,B,C,E,Y}、σ_B＝{X,A,D,E,B,C,Y}执行算法3，得到如图6所示的距离矩阵，矩阵中的最后一项数据就是σ_A＝{X,D,A,B,C,E,Y}与σ_B＝｛X,A,D,E,B,C,Y}间编辑距离，即0，通过验证发现，本发明的计算结果是正确的。

Claims (3)

1.一种考虑并发的业务过程事件序列间编辑距离的求解方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤1，解析XES描述的业务过程事件日志，获得所有事件序列集合L；

步骤2，从所得到的事件序列集合L中挖掘出所有事件之间的并发关系集合；

步骤3，根据所有事件之间的并发关系集合，计算出待求的两条事件序列间的编辑距离；具体为：

步骤3-1，根据两条待求事件序列σ_A和σ_B，其中σ_A的长度表示为l_A，σ_B的长度表示为l_B，构建一个距离矩阵

其中矩阵中的值D(m，n)表示σ_A的子序列σ_A＝{t₁，t₂，t₃，...，t_m}和σ_B的子序列σ_B＝{t₁，t₂，t₃，...，t_n}之间的编辑距离；

步骤3-2，初始化矩阵中的第一行与第一列为对应的行号和列号；

步骤3-3，依次计算矩阵中的值，用i表示当前所求矩阵值对应的行号，用j表示当前所求矩阵值对应的列号，l表示i所指向的序列σ_A中的事件σ_A(i)在事件序列σ_B中的离j最近的位置，k表示j所指向的序列σ_B中的事件σ_B(j)在事件序列σ_A中的离i最近的位置，即l和k为满足{l，k|σ_A(k)＝σ_B(j)，σ_B(l)＝σ_A(i)，l∈[1，j]，k∈[1，i]}条件的最大的行列号；从D(1，1)开始，根据如下规则计算距离矩阵D中剩下的值：

(1)D₁(i，j)＝D(i-1，j)+1；

(2)D₂(i，j)＝D(i，j-1)+1；

(3)当A(i)与B(j)相同时，D₃(i，j)＝D(i-1，j-1)；

(4)当l与k存在时，

D₄(i，j)＝D(i-1，j-1)-Δ(k)-Δ(l)+Anum(k，i，j)+Bnum(l，j，i)+{0，1}；

Δ(k)＝D(k-1，j-1)-D(k，j-1)；

Δ(l)＝D(i-1，l-1)-D(i-1，l)；

(5)D(i，j)＝min{D₁(i，j)，D₂(i，j)，D₃(i，j)，D₄(i，j)}

其中Δ(k)＝D(k，j-1)-D(k-1，j-1)表示删除事件σ_A(k)后σ_A{1...k}与σ_B{1...j-1}之间的编辑距离的变化，Δ(l)＝D(i-1，l)-D(i-1，l-1)表示删除事件σ_B(l)后σ_A{1...i-1}与σ_B{1...l}之间的编辑距离的变化，D(i-1，j-1)-Δ(k)-Δ(l)表示删除事件σ_A(k)和σ_B(l)后σ_A{1...i-1}与σ_B{1...j-1}之间的编辑距离，Anum(k，i，j)表示σ_A(k)与σ_A(i)之间的所有不与σ_A(k)并发且在序列σ_B{1...j}中包含的事件数量，Bnum(l，j，i)表示σ_B(l)与σ_B(j)之间的所有不与σ_B(l)并发且在序列σ_A{1...i}中包含的事件数量；

步骤3-4，取矩阵D(l_A+1，l_B+1)为事件序列σ_A与σ_B间的编辑距离。

2.根据权利要求1所述的考虑并发的业务过程事件序列间编辑距离的求解方法，其特征在于，步骤1具体为：

解析业务过程事件日志XES文件，依次读取每一条日志信息，获得所有事件序列集合L，任意一条事件序列σ＝{t₁，t₂，t₃，...，t_r}包含r个事件，t₁......t_r代表事件，这r个事件按照事件先后发生顺序排列。

3.根据权利要求1所述的考虑并发的业务过程事件序列间编辑距离的求解方法，其特征在于，步骤2具体为：

步骤2-1，遍历事件序列集合L，挖掘获得所有事件之间的直接先于关系，符号表示为>，即对于任意一条事件序列σ＝{t₁，t₂，t₃，...，t_r}，当a＝t_s，b＝t_s+1，则a＞b；

步骤2-2，遍历根据步骤2-1得到的直接先于关系集合，挖掘获得事件之间的并发关系，符号表示为||，当且仅当p＞q，并且q＞p时，p||q，p、q为事件序列集合L中任意两个事件。

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