CN111126957A - 面向检察业务协同流程的检务世系数据采集与集成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于数据世系技术领域，具体为一种面向检察业务协同流程的检务世系数据采集与集成方法。针对检察业务场景，本发明方法包括：设计检察业务流程数据采集方法，用于收集检察业务流程执行过程数据；设计检察业务流程世系数据集成方法，并将收集到的流程执行过程数据转换为流程世系数据。本发明方法以服务的形式封装到流程系统服务端中。本发明可满足检察业务场景下的检察业务流程数据收集和世系集成需求。
Description
技术领域
本发明属于数据世系技术领域，具体涉及一种面向检察业务协同流程的检务世系数据采集与集成方法。
背景技术
当下中国各级别检察机关使用一整套相同的业务系统进行协同工作。由于检察业务自身的性质，一套完整的检察业务流程往往需要多个不同的组织进行合作，例如检察院、公安机关、法院以及监狱。在协同的过程中以及协同完成之后，检察机关内部存在数据世系的需求：他们可能需要分析数据的形成过程来判断它的可靠性；可能需要追踪错误数据的来源以及影响范围；又或是重现整个检察业务流程以完成流程监督和核验。然而，现有的检察业务系统并没有提供专门收集流程数据信息以及生成数据世系信息的服务，只提供了粒度较粗且冗余信息量大的日志文件，无法满足实际检察业务中检务人员对于数据世系服务的需求。
发明内容
本发明的目的在于提出一种面向检察业务协同流程的检务世系数据采集与集成方法，以满足检务人员对于数据来源可寻、去向可追的实际需求。
本发明提出的面向检察业务协同流程的检务世系数据采集与集成方法，是基于现有检察院统一业务办案流程系统实现的；包括根据检察业务的实场景定制数据世系标识规范，将数据世系相关服务和流程系统解耦，以降低数据世系相关服务对原有流程系统的影响；具体步骤为：
（一）设计流程数据捕获方法
为了尽量减少对现有检察业务流程系统的修改，本发明设计并采用了一种无侵入的检察业务流程数据捕获方法。首先，本发明提供了一套针对检察业务流程系统的数据捕获接口，然后在不影响检察业务流程的前提下，在每一个需要捕获数据的具体业务流程节点处调用捕获数据的接口方法，并传递相关的世系数据参数，最终实现了对检务世系数据的捕获。在实际编码中，调用捕获数据的接口只需要一行代码，具体的数据捕获逻辑和世系数据格式的转换都是在本发明实现的工具和后端完成，这样就提高了检务世系数据采集工具的可用性，同时实现了数据捕获功能和检察业务流程功能的解耦。
（二）设计检察业务数据世系标识
采用基于PROV标准的数据世系标识规范对检察业务流程数据建立世系模型。PROV标准包括代理、实体以及活动三个基本元素，将这些元素结合检察业务场景做出新的解释。
代理。一个代理在活动中充当一个角色，并且被该活动分配一些责任。一个代理可以是一个人，一个软件，一个无生命物体，一个组织或其他能被赋予责任的实体。一个代理可以代表别人，这种链式责任可以在世系中表达。在检察业务场景下，代理描述的是案件的承办人。检察业务流程日志数据中的CZRM字段存储着当前操作的操作人名称。检察业务背景下操作人对象和PROV中代理对象是一一对应的关系。
实体。诸如物理、数字、概念或其他类型的东西都称为实体，如一个网页、一张图表以及一个拼写检察程序。世系数据可以描述实体的世系，一个实体的世系可能涉及到多个实体，实体可能具有多种不同属性并可以从不同的观点描述。在检察业务场景下，实体描述的是案件所使用的数据文件，例如检察业务文书以及案卡。对于检察业务文书，我们使用单实体来描述，也就是使用一个实体对象描述一个检察业务文书对象。对于检察业务案卡，由于案卡内部可以分为多个案卡项属性，并且每个案卡项属性都可能发生变化，因此我们使用多实体来描述检察业务案卡。从案卡项内容角度出发，将案卡项分为以下部分：案件基本信息、嫌疑人基本信息以及案件审理信息。案件基本信息包括案件类型、案件名称；嫌疑人基本信息包括姓名、性别、年龄、身份证号、家庭住址等内容；案件审理信息包括部门受案号、犯罪名称等内容。对于不同的检察业务，它们对应的案卡项会有一定差异，即它们有自己独有的案卡项。从案卡项变化特征角度出发，将这些案卡项分为两类：第一类，不变案卡项。不变案卡项是指在检察业务流程中内容不变的案卡项。在检察业务流程中有一些案卡项的内容可以视为不变的，例如部门受案号以及案件名称等，因此一旦这些属性改变将导致整个案件实例失效。第二类，可变案卡项。可变案卡项是指在检察业务流程中可以改变内容的案卡项。除了不变案卡项外的其他案卡项都是可变案卡项。对于可变案卡项，我们又进一步划分为基本案卡项和扩展案卡项。基本案卡项是指所有检察业务通用的案卡项内容，例如嫌疑人姓名、性别等；扩展案卡项是各个检察业务所独有的案卡项内容，例如监督办业务案卡的监督情形案卡项。对于不变案卡项，我们不将它们建立为实体，而是将它们建模为案卡项实体的属性。对于可变案卡项，我们分别将基本案卡项和扩展案卡项建立为两个实体。
活动。通过活动，实体才能形成以及改变属性变为新实体。活动是世界的动态部分，例如行为，过程等等。在检察业务场景下，活动描述的是检察业务流程的各个环节。由于设计的检察业务流程系统文书驱动、去活动化的特点，检察业务活动名称并没有保存在检察业务流程系统的日志中。因此为了收集检察业务流程环节名称，我们采用如下的方法：首先，事先建立好案件类型与检察业务流程类型的映射集合HashMap<String, String>ProsecuteProcessMap；然后，捕获流程日志中的案件类型名称，根据案件类型名称查找映射容器ProsecuteProcessMap得到检察业务流程类型；接下来通过检察业务流程类型访问对应的流程活动集合ProcessActivitySet，存储着所有的流程活动节点名称；接下来，捕获流程日志中审批通过的文书名称，根据文书名称查找预先定义的文书-活动映射集合ProsecutePaperProcessMap得到相应的活动序号索引，使用该索引到ProcessActivitySet中取出流程活动名称并存入活动对象容器中。
代理、实体和活动它们两两之间具有相应的关系，这些内容组成了PROV数据世系标准中的重要内容。同样将这些关系在检察业务场景下做出新的解释。
wasAssociatedWith：当一个代理对一个活动具有一些责任时，称代理wasassociated with活动。在检察业务场景下，wasAssociatedWith表示案件承办人参与了一个检察业务流程环节。在上述过程中的代理识别以及活动识别过程，在代理对象和活动对象进入集合之前，会将它们建立键值对映射关系并存储到对应的容器之中。
wasAttributedTo：一个代理对于实体的责任可以描述为实体wasAttributedTo代理，可以理解为代理对生成实体的活动负责代理的世系。在检察业务场景下，wasAttributedTo表示案件的数据文件和一个检察业务流程环节相关。在上述过程中的代理识别以及实体识别过程，在代理对象和实体对象进入集合之前，会将它们建立键值对映射关系并存储到对应的容器之中。
Used：used表示通过活动开始利用实体。在使用之前，该活动尚未开始使用该实体，并且可能不受该实体的影响。在检察业务场景下，used表示检察业务流程环节使用了相应的案件的数据文件。在上述过程中的实体识别以及活动识别过程，在实体对象和活动对象进入集合之前，会将它们建立键值对映射关系并存储到对应的容器之中。
wasGeneratedBy：wasGeneratedBy表示通过活动完成新实体的生产。该实体在生成之前不存在，并且在生成之后可供使用。在检察业务场景下，wasGeneratedBy表示检察业务流程环节更新或创建了相应的案件的数据文件。在上述过程中的实体识别以及活动识别过程，在实体对象和活动对象进入集合之前，会将它们建立键值对映射关系并存储到对应的容器之中。
wasDerivedFrom：wasDerivedFrom表示将一个实体转换为另一个实体，对实体进行更新以产生一个新的实体，或者根据现有实体构建新的实体。在检察业务场景下，wasDerivedFrom表示根据已有的案件数据文件创建出新的案件数据文件。对于检察业务流程，wasDerivedFrom关系主要发生在修改前后的案卡项实体之间。检察业务流程日志中记录了案卡项修改前后的变化情况，以json格式分别存储在RZMS字段中的bqqZdsjMap属性和zdsjMap字段中。因此我们会提取这两个字段中的内容并根据它们的格式做字符串分割得到各个具体的案卡项实体以及它们的值。将修改前和修改后的案卡项建立相应关系并存储到对应容器中，同时它们对应的值将作为它们关系的属性。
（三）设计数据世系转换工具
基于流程数据捕获方法和检察业务数据世系标识，数据世系转换工具主要分为三个部分，分别是流程数据监听服务、世系标识转换服务和世系数据存储服务。
流程数据监听服务主要负责接收捕获到的流程数据。流程数据监听服务通过部署一个Listener监听器监听日志文件上传的动作。当该动作触发时调用相应的流程数据提取服务，读取流程数据捕获方法收集的json格式的文件，将文件内容提取并按照内容的类别分类并存储到对应的容器内。提取的内容主要包括案件基本信息和案件流程操作信息。案件基本信息包括案件类型、部门受案号、操作人员、活动名称等；案件流程操作信息包括案卡项操作信息和文书操作信息，其中案卡项操作信息由操作前案卡项信息以及操作后案卡项信息组成，文书操作信息主要记录文书创建、文书查看和文书删除等内容。
世系标识转换服务主要负责将流程数据转换为PROV标准的世系数据。流程数据监听服务把流程数据按照类别存储到对应的容器内后，世系标识转换服务从容器中提取对象并根据检察业务场景下的规则创建PROV标识对象，包括各个节点对象以及边缘对象。通过上述的PROV对象识别、提取方法处理监听服务预处理过后的流程数据，世系标识转换服务调用世系数据存储服务，将存储在各类容器中的数据世系信息做持久化存储。
世系数据存储服务主要负责存储世系标识转换服务生成的PROV标识对象，、将PROV标识对象按照PROV标准存储到输出文件中。对于各类PROV对象的具体属性以及名称内容，我们将其存储至Mysql数据库中，建立代理表、实体表、活动表等存储此类信息；对于各类PROV对象之间的关系，我们采用Neo4j数据库来存储（同样也要存储这些PROV对象的名称），建立一个有向图来存储这些关系。这两类数据库构成了检察业务世系供应链。
附图说明
图1为本发明方法流程图示。
图2为实施例中得到的世系结果图示。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行详细的说明。应当说明的是，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例：在监督办检察业务流程的执行过程中，承办人张三和分管检察长李四作为检务人员参与；张三参与了受理、审查环节，李四参与了组织监督评议、告知表决意见环节；在受理环节，张三根据受理案卡数据，创建了受理文书；在审查环节，张三根据审查案卡数据，创建了审查文书；在组织监督评议环节，李四根据组织监督评议案卡数据，创建了组织监督评议文书；在告知表决意见环节，李四根据告知表决意见案卡数据，创建了告知表决意见文书。通过检务世系数据采集与集成方法收集并集成上述过程的世系信息。
图1展示了检务世系数据采集与集成方法的执行过程和数据流向。用户通过浏览器访问流程系统用户接口，以获得流程服务以及世系数据服务。首先，流程监听服务接收捕获到的流程数据。通过读取流程数据捕获方法收集的json格式的文件。按照内容的类别将文件内容分类并存储到对应的容器内。文件内容包括“张三”、“李四”、“受理案卡数据”、“受理文书”、“受理”等。其次，世系标识转换服务将流程数据转换为PROV标准的世系数据。流程数据监听服务把流程数据按照类别存储到对应的容器内后，世系标识转换服务从容器中提取对象并根据检察业务场景下的规则创建PROV标识对象，包括各个节点对象以及边缘对象。对象包括代理、实体、环节以及它们之间的各个关系。例如“张三”wasAssociatedWith“受理”，“受理”used“受理案卡数据”等。最后，世系存储服务存储世系标识转换服务生成的PROV标识对象，将PROV标识对象按照PROV标准存储到输出文件中。最后生成的世系概要结果如图2所示。
Claims (2)
1. 一种面向检察业务协同流程的检务世系数据采集与集成方法，是基于现有检察院统一业务办案流程系统实现的；包括根据检察业务的实场景定制数据世系标识规范，将数据世系相关服务和流程系统解耦，以降低数据世系相关服务对原有流程系统的影响；其特征在于，具体步骤为：
（一）设计流程数据捕获方法
采用无侵入的检察业务流程数据捕获方法，首先，提供一套针对检察业务流程系统的数据捕获接口，然后在不影响检察业务流程的前提下，在每一个需要捕获数据的具体业务流程节点处调用捕获数据的接口方法，并传递相关的世系数据参数，最终实现对检务世系数据的捕获；
（二）设计检察业务数据世系标识
采用基于PROV标准的数据世系标识规范对检察业务流程数据建立世系模型；所述PROV标准包括代理、实体以及活动三个基本元素，并将这些元素结合检察业务场景做出新的解释；
代理，在检察业务场景下，代理描述的是案件的承办人；检察业务流程日志数据中的CZRM字段存储着当前操作的操作人名称，检察业务背景下操作人对象和PROV中代理对象有一一对应的关系；
实体，在检察业务场景下，实体描述的是案件所使用的数据文件，包括检察业务文书以及案卡；对于检察业务文书，使用单实体来描述，即使用一个实体对象描述一个检察业务文书对象；对于检察业务案卡，由于案卡内部可以分为多个案卡项属性，并且每个案卡项属性都可能发生变化，因此使用多实体来描述检察业务案卡；按案卡项内容，将案卡项分为以下部分：案件基本信息、嫌疑人基本信息以及案件审理信息；案件基本信息包括案件类型、案件名称；嫌疑人基本信息包括姓名、性别、年龄、身份证号、家庭住址；案件审理信息包括部门受案号、犯罪名称；按案卡项变化特征，将这些案卡项分为两类：第一类，不变案卡项，不变案卡项是指在检察业务流程中内容不变的案卡项；第二类，可变案卡项，可变案卡项是指在检察业务流程中可以改变内容的案卡项；对于可变案卡项，又进一步划分为基本案卡项和扩展案卡项，基本案卡项是指所有检察业务通用的案卡项内容；扩展案卡项是指各个检察业务所独有的案卡项内容；对于不变案卡项，不将它们建立为实体，而是将它们建模为案卡项实体的属性；对于可变案卡项，分别将基本案卡项和扩展案卡项建立为两个实体；
活动，在检察业务场景下，活动描述的是检察业务流程的各个环节；为了收集检察业务流程环节名称，采用如下方法：首先，事先建立好案件类型与检察业务流程类型的映射集合HashMap<String, String>ProsecuteProcessMap；然后，捕获流程日志中的案件类型名称，根据案件类型名称查找映射容器ProsecuteProcessMap得到检察业务流程类型；接下来通过检察业务流程类型访问对应的流程活动集合ProcessActivitySet，存储着所有的流程活动节点名称；接下来，捕获流程日志中审批通过的文书名称，根据文书名称查找预先定义的文书-活动映射集合ProsecutePaperProcessMap得到相应的活动序号索引，使用该索引到ProcessActivitySet中取出流程活动名称并存入活动对象容器中；
（三）设计数据世系转换工具
基于流程数据捕获方法和检察业务数据世系标识，数据世系转换工具主要分为三个部分，分别是流程数据监听服务、世系标识转换服务和世系数据存储服务；其中：
所述流程数据监听服务，主要负责接收捕获到的流程数据；流程数据监听服务通过部署一个Listener监听器监听日志文件上传的动作；当该动作触发时调用相应的流程数据提取服务，读取流程数据捕获方法收集的json格式的文件，将文件内容提取并按照内容的类别分类并存储到对应的容器内；提取的内容主要包括案件基本信息和案件流程操作信息；案件基本信息包括案件类型、部门受案号、操作人员、活动名称；案件流程操作信息包括案卡项操作信息和文书操作信息，其中案卡项操作信息由操作前案卡项信息以及操作后案卡项信息组成，文书操作信息主要记录文书创建、文书查看和文书删除内容；
所述世系标识转换服务，主要负责将流程数据转换为PROV标准的世系数据；流程数据监听服务把流程数据按照类别存储到对应的容器内后，世系标识转换服务从容器中提取对象并根据检察业务场景下的规则创建PROV标识对象，包括各个节点对象以及边缘对象；通过上述的PROV对象识别、提取方法处理监听服务预处理过后的流程数据，世系标识转换服务调用世系数据存储服务，将存储在各类容器中的数据世系信息做持久化存储；
所述世系数据存储服务，主要负责存储世系标识转换服务生成的PROV标识对象，将PROV标识对象按照PROV标准存储到输出文件中；对于各类PROV对象的具体属性以及名称内容，将其存储至Mysql数据库中，建立代理表、实体表、活动表存储此类信息；对于各类PROV对象之间的关系，采用Neo4j数据库来存储，同样也要存储这些PROV对象的名称，建立一个有向图来存储这些关系；这两类数据库构成检察业务世系供应链。
2.根据权利要求1所述的面向检察业务协同流程的检务世系数据采集与集成方法，其特征在于，所述的代理、实体和活动，它们两两之间具有相应的关系，这些内容组成PROV数据世系标准中的重要内容；具体为：
wasAssociatedWith；当一个代理对一个活动具有一些责任时，称代理was associatedwith活动；在检察业务场景下，wasAssociatedWith表示案件承办人参与了一个检察业务流程环节；在上述过程中的代理识别以及活动识别过程，在代理对象和活动对象进入集合之前，将它们建立键值对映射关系并存储到对应的容器之中；
wasAttributedTo；一个代理对于实体的责任描述为实体wasAttributedTo 代理，理解为代理对生成实体的活动负责代理的世系；在检察业务场景下，wasAttributedTo表示案件的数据文件和一个检察业务流程环节相关；在上述过程中的代理识别以及实体识别过程，在代理对象和实体对象进入集合之前，将它们建立键值对映射关系并存储到对应的容器之中；
used；used表示通过活动开始利用实体；在使用之前，该活动尚未开始使用该实体，并且可能不受该实体的影响；在检察业务场景下，used表示检察业务流程环节使用了相应的案件的数据文件；在上述过程中的实体识别以及活动识别过程，在实体对象和活动对象进入集合之前，将它们建立键值对映射关系并存储到对应的容器之中；
wasGeneratedBy；wasGeneratedBy表示通过活动完成新实体的生产，该实体在生成之前不存在，并且在生成之后可供使用；在检察业务场景下，wasGeneratedBy表示检察业务流程环节更新或创建了相应的案件的数据文件；在上述过程中的实体识别以及活动识别过程，在实体对象和活动对象进入集合之前，将它们建立键值对映射关系并存储到对应的容器之中；
wasDerivedFrom；wasDerivedFrom表示将一个实体转换为另一个实体，对实体进行更新以产生一个新的实体，或者根据现有实体构建新的实体；在检察业务场景下，wasDerivedFrom表示根据已有的案件数据文件创建出新的案件数据文件；对于检察业务流程，wasDerivedFrom关系主要发生在修改前后的案卡项实体之间；检察业务流程日志中记录案卡项修改前后的变化情况，以json格式分别存储在RZMS字段中的bqqZdsjMap属性和zdsjMap字段中；因此提取这两个字段中的内容并根据它们的格式做字符串分割，得到各个具体的案卡项实体以及它们的值；将修改前和修改后的案卡项建立相应关系并存储到对应容器中，同时它们对应的值作为它们关系的属性。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112966901A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-06-15 | 复旦大学 | 面向检察业务协同流程的世系数据质量分析与验证方法 |
| CN113268547A (zh) * | 2021-01-03 | 2021-08-17 | 复旦大学 | 面向业务协同流程的多事件业务世系数据融合方法 |
| CN113379373A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-09-10 | 复旦大学 | 业务协同流程中缺失数据的静态世系采集分析方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101276499A (zh) * | 2008-04-18 | 2008-10-01 | 浙江工业大学 | 基于全方位计算机视觉的atm设备的智能监控装置 |
| CN102034151A (zh) * | 2010-12-13 | 2011-04-27 | 东莞市高鑫机电科技服务有限公司 | 基于soa的企业协同管理系统业务流程设计方法及系统 |
| CN105894151A (zh) * | 2014-11-19 | 2016-08-24 | 北京航天长峰科技工业集团有限公司 | 一种跨部门案事件协同处理系统 |
-
2019
- 2019-12-21 CN CN201911331361.3A patent/CN111126957B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101276499A (zh) * | 2008-04-18 | 2008-10-01 | 浙江工业大学 | 基于全方位计算机视觉的atm设备的智能监控装置 |
| CN102034151A (zh) * | 2010-12-13 | 2011-04-27 | 东莞市高鑫机电科技服务有限公司 | 基于soa的企业协同管理系统业务流程设计方法及系统 |
| CN105894151A (zh) * | 2014-11-19 | 2016-08-24 | 北京航天长峰科技工业集团有限公司 | 一种跨部门案事件协同处理系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 党中华;邓超;: "基于Hadoop的检务数据分析平台设计" * |
| 卢暾,李志蜀,唐宁九,徐春林,黄雪梅: "网格服务挖掘:一种面向网格服务计算范例的实现" * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113268547A (zh) * | 2021-01-03 | 2021-08-17 | 复旦大学 | 面向业务协同流程的多事件业务世系数据融合方法 |
| CN112966901A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-06-15 | 复旦大学 | 面向检察业务协同流程的世系数据质量分析与验证方法 |
| CN112966901B (zh) * | 2021-02-04 | 2023-02-10 | 复旦大学 | 面向检察业务协同流程的世系数据质量分析与验证方法 |
| CN113379373A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-09-10 | 复旦大学 | 业务协同流程中缺失数据的静态世系采集分析方法 |
| CN113379373B (zh) * | 2021-05-27 | 2022-03-18 | 复旦大学 | 业务协同流程中缺失数据的静态世系采集分析方法 |
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