CN111694963A - 一种基于事项关联网络的关键政务流程识别方法与装置 - Google Patents

一种基于事项关联网络的关键政务流程识别方法与装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于事项关联网络的关键政务流程识别方法与装置。方法包括：1)政务数据获取步骤；2)数据预处理步骤；3)政务流程图谱构建步骤；4)关键路径计算步骤。另外，提供一套实现上述方法的系统装置。本发明通过构建政务流程图谱有效管理大量政务流程数据，有助于减少人工梳理政务流程工作量，并基于该图谱得到关键办理路径，为办理人推荐快速的办事流程，缩短办理时间，从而间接提高整个政务部门的办事效率；也为政府部门之间协同优化、实现业务办理环节的整合优化提供了理论依据。

Description

一种基于事项关联网络的关键政务流程识别方法与装置
技术领域
本发明涉及信息处理技术，特别涉及关键政务流程识别技术。
背景技术
现有的政务流程优化的方法大多采用传统的人工方式梳理政务流程，提出政务流程中的部门窗口整合等意见。在政务流程优化的过程中，办事人员首先需要依靠个人经验，以一个事项为目标事项在大量政务数据中筛选出尽可能完备的前置事项集合，并通过合理考虑事项、材料之间的供需关系建立政务流程，通过先验知识以及相关法律法规对该政务流程进行人工梳理优化。
然而由于政务事项本身的多样性和复杂性，导致人工方式工作量极大且缺少理论依据，在事项集合的筛选过程中极易出现事项遗漏的情况；而在事项流程梳理优化的过程中，由于政务流程的优化更多的受政治力量、法律法规的影响，在实际优化过程中容易影响到其他事项的办理过程，一般的优化方法难以定位到重点部位，抽丝剥茧解决问题，实现优化成果的最大化；且现行的优化方法大多忽略了办理人遇到的问题，办理人缺少政务流程信息，将导致办理人在办理以“一件事”为导向的政务流程时浪费了时间。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，政务流程优化过于依赖人工方式，缺少理论依据的缺点，提供一种实现对政务流程的梳理优化，为政务流程优化提供理论依据的关键政务流程识别方法与装置。
本发明为实现上述技术问题所采用的技术方案是，一种基于事项关联网络的关键政务流程识别方法与装置，包括步骤：
1)政务数据获取步骤：在政务网上抽取事项数据，事项数据包括政务事项名称、办理事项产生的材料关系以及其材料名称、办理事项所需申请材料的关系以及其材料名称，建立完整的包括政务事项表、政务材料表以及政务事项与材料关联关系的政务数据库；事项与材料关联关系因事项与材料的依赖关系产生；
依赖关系包括：依赖关系包括：材料M→事项I，表示办理事项I需要材料 M；事项I→材料R，表示事项I办理成功后会产生材料R；其中，A→B表示B 依赖于A；
2)数据预处理步骤：依据政务数据库获取事项与材料的依赖关系，获得“产生”材料集合与“需要”材料集合；逐一将“产生”材料的名称与“需要”材料的名称进行字符串相似度计算，将字符串相似度大于阈值的“产生”材料名称Ri与“需要”材料名称Mj放入交叉验证集合等待交互界面的人工验证结果，将人工验证结果为相同的“产生”材料的名称Ri与“需要”材料的名称Mj进行消歧处理；
具体的，字符串相似度通过计算由源字符串更改为目标字符串所需要消耗的编辑代价来反映，编辑代价越大相似度越低；替换操作、插入操作、删除操作的编辑代价相同。
3)政务流程图谱构建步骤：依据预处理后的政务数据库构建政务流程图谱：将事项与材料作为图谱中的节点，根据依赖关系的指向性来连接事项节点与材料节点形成边，事项节点的属性包括事项ID、事项名称、办理时限，材料节点的属性包括材料ID、材料名称；
4)关键路径计算步骤：选取一个目标事项作为尾部事项节点，利用政务流程图谱中具有指向性的边按顺序找出相连的各事项节点，从而形成办理政务路径，将目标事项的政务路径各个分支中所需办理时间最长的路径作为关键路径，关键路径上各个事项所需办理时间总和决定了整个政务流程所需的办理时间。
另外，提供一套实现上述方法的装置，一种基于事项关联网络的关键政务流程识别装置，包括政务数据获取模块、数据预处理模块、政务流程图谱构建模块和关键路径计算模块，分别对应实现上述步骤。
本发明找出政务流程中的关键路径，在该路径上优化节点办理时间能直接影响到整个政务流程完成时间。关键路径的识别为分析并识别政务流程中的瓶颈节点提供了基础，有利于发现政务流程中存在的冗余过程、组织之间的低效率协作、流程资源的不合理分配等问题，还可以用于将政务流程中相关部门的事项在规则允许的情况下进行合并或通过多个事项并行办理的方式来精简政务流程。
本发明的有益效果是，通过构建政务流程图谱有效管理大量政务流程数据，有助于减少人工梳理政务流程工作量，并基于该图谱得到关键办理路径，为办理人推荐快速的办事流程，缩短办理时间，从而间接提高整个政务部门的办事效率；也为政府部门之间协同优化、实现业务办理环节的整合优化提供了理论依据。
附图说明
图1为本发明系统示意图。
具体实施方式
如图1所示的系统，各模块按如下方式运行：
政务数据获取模块:首先为了建立政务相关实体以及实体之间的关系，采用正则表达式匹配的方式在政务网上抽取事项相关信息，包括事项名称、材料名称、办理事项产生的材料关系，办理事项所需申请材料的关系以及部分事项办理结果关系等信息，建立完整的包括政务事项表、政务材料表以及政务事项与材料关联关系的数据库。
事项与材料关联关系因事项与材料的依赖关系产生。依赖关系包括：材料 M→事项I，表示办理事项I需要材料M；事项I→材料R，表示事项I办理成功后会产生材料R；其中，A→B表示B依赖于A，A指向B。
数据预处理模块：由于在政务数据中，存在办理事项产生的材料名称与办理事项所需申请材料名称不一致的情况，导致了无法建立相关事项之间的关联关系的问题，因此本发明对数据库中数据进行了数据预处理的操作，这里数据预处理的主要目的是为了通过对事项所需申请材料与事项产生材料进行链接消歧处理，以材料作为媒介，获取事项—材料—事项依赖关系。在这里使用字符串相似度算法来计算材料名称的相似度，由此建立政务材料数据的链接关系，算法的输入为 Ri∈{R1,R2,…,Ri,…,RN-1,RN}，其中Ri为对应事项Ii产生的材料名称，再遍历数据库中的所有事项所需材料获得对应材料名称集合 Mj∈{M1,M2,…,Mj,…,MP-1,MP}，通过对输入产生材料名称Ri与事项所需材料名称集合中的各个元素Mj逐一进行字符串相似度计算(采用Levenshtein字符串相似度算法)，并以相似度得分降序排列获取与输入材料名称Ri更为接近的所需材料名称排序列表作为预备材料集合，并采取人工的方式进行交叉验证，链接相同材料Ri和Mj，进而解决政务材料的共指问题，获得更精确的事项关联关系。通过将事项产生材料名称集合中的元素Ri逐一输入，获得尽可能多的事项关系并存入数据库。其中，我们采用Levenshtein字符串相似度算法作为一种计算材料名称的相似度的实现方法，它实际上是计算一个字符串更改为另一个字符串所需要的最少编辑操作次数。
以下对Levenshtein字符串相似度算法的描述中，将包含有m个字符的字符串 M标记为源字符串，包含有n个字符的字符串N标记为目标字符串，并由此计算由源字符串更改为目标字符串所需要消耗的编辑代价，在这里我们对于字符串的三种编辑操作：替换操作、插入操作、删除操作赋予了相同的编辑代价。
Levenshtein字符串相似度算法执行步骤如下：
步骤1：根据材料M包含的字符个数m以及材料N包含的字符个数n构造一个行数为n+1，列数为m+1的动态规划矩阵A，用来保存完成某个转换需要执行的操作的次数；
步骤2：初始化动态规划矩阵，为第一行依次赋值为0到m，第一列依次赋值为0到n；
步骤3：以源材料字符串中的第一个字符为输入，依次与目标材料字符串各个字符对比Levenshtein距离，若字符串相等，则对应字符的Levenshtein距离就等于前一字符的Levenshtein距离；若字符串不相等，对应字符的Levenshtein距离就等于前一子串的Levenshtein距离加1；
步骤4：将源材料字符串中的剩余字符作为输入，重复进行步骤3操作，直至将动态规划矩阵填充完整，其中矩阵第(n+1)行，第(m+1)列位置的Levenshtein 距离即为材料M与材料N之间的Levenshtein距离；
上述步骤采用了Levenshtein字符串相似度算法对事项产生材料以及事项所需申请材料进行消歧处理，也可替换为类似余弦相似度等算法对事项产生材料以及事项所需申请材料进行消歧处理。
政务流程图谱构建模块：依据数据预处理后的政务数据库构建政务流程图谱：将事项与材料作为图谱中的节点，根据依赖关系的指向性来连接事项节点与材料节点形成边，事项节点的属性包括事项ID、事项名称、办理时限，材料节点的属性包括材料ID、材料名称。政务流程图谱中边的指向代表节点先后顺序，节点 A→节点B，表示节点B依赖于节点A，节点A为前置节点。
关键路径计算模块：选取一个目标事项作为尾部事项节点，利用政务流程图谱中具有指向性的边按顺序找出相连的各事项节点，从而形成办理政务路径，查找出目标事项的政务路径各个分支中所需办理时间最长的路径，并将该路径作为关键路径并输出，关键路径上各个事项所需办理时间总和决定了整个政务流程所需的办理时间，具体步骤如下：
步骤1.初始化一个空的哈希映射
Figure RE-GDA0002586383760000051
其中ve为键，表示事项e，
Figure RE-GDA0002586383760000052
为值，Te表示完成事项e及其前置事项的最早完成时间，
Figure RE-GDA0002586383760000053
表示Te对应的以事项e为尾的关键事项路径，该路径的取得依赖于图谱中事项与材料的需要关系和产生关系，构成事项之间的办理流程路径，例如事项1、事项2、事项 3、…、事项e，其中办理事项2需要先办理事项1，即事项1为事项2的前置事项，同理事项2为事项3的前置事项等等，路径表示为
Figure RE-GDA0002586383760000054
→表示路径中依赖关系指向，注意有Te＝t1+t2+t3+...+te，其中t1,t2,t3,...,te为路径中各事项的办理时间，是事项节点的办理时限属性；
步骤2.令目标事项vt为ve，执行步骤3，得到并返回目标事项的关键事项路径
Figure RE-GDA0002586383760000055
步骤3.对ve，执行步骤4，从M中取出ve的值并返回；
步骤4.如果ve不是M的键，执行步骤4.1至4.2，得到
Figure RE-GDA0002586383760000056
在M中存入
Figure RE-GDA0002586383760000057
键值对；
步骤4.1.如果ve没有前置事项，返回(te,ve)；
步骤4.2.如果ve有前置事项，执行步骤4.2.1至4.2.2，得到
Figure RE-GDA0002586383760000058
并返回；
步骤4.2.1.初始化Tmax＝0，
Figure RE-GDA0002586383760000059
为空；
步骤4.2.2.对ve的每个前置项vp，执行步骤4.2.2.1至4.2.2.2。最后返回
Figure RE-GDA00025863837600000510
步骤4.2.2.1令vp为ve′，执行步骤3；
步骤4.2.2.2从M中取出vp的值
Figure RE-GDA00025863837600000511
如果Tp+te>Tmax，令Tmax＝Tp+te，
Figure RE-GDA0002586383760000061
关键路径包含了办理政务流程中各个分支中所需办理时间最长的路径，关键路径上各个事项所需办理时间总和决定了整个政务流程所需的办理时间。在该路径上优化节点办理时间能直接影响到整个政务流程完成时间。基于关键路径算法进行政务流程优化可以分析并识别政务流程中的瓶颈节点，循环路径或频繁模式，发现政务流程中存在的冗余过程、组织之间的低效率协作、流程资源的不合理分配等问题，还可以用于将政务流程中相关部门的事项在规则允许的情况下进行合并或通过多个事项并行办理的方式来精简政务流程。因此关键路径算法可以作为政务流程优化的方法。

Claims (6)

1.一种基于事项关联网络的关键政务流程识别方法，其特征在于，包括步骤：
1)政务数据获取步骤：在政务网上抽取事项数据，事项数据包括政务事项名称、办理事项产生的材料关系以及其材料名称、办理事项所需申请材料的关系以及其材料名称，建立完整的包括政务事项表、政务材料表以及政务事项与材料关联关系的政务数据库；事项与材料关联关系因事项与材料的依赖关系产生；
依赖关系包括：材料M→事项I，表示办理事项I需要材料M；事项I→材料R，表示事项I办理成功后会产生材料R；其中，A→B表示B依赖于A；
2)数据预处理步骤：依据政务数据库获取事项与材料的依赖关系，获得材料R的集合与材料M的集合；逐一将材料R的名称与材料M的名称进行字符串相似度计算，将字符串相似度大于阈值的材料R与材料M放入交叉验证集合等待交互界面的人工验证结果，将人工验证结果为相同的产生材料R与需要材料M进行消歧处理；
3)政务流程图谱构建步骤：依据数据预处理后的政务数据库构建政务流程图谱：将事项与材料作为图谱中的节点，根据依赖关系的指向性来连接事项节点与材料节点形成边，事项节点的属性包括事项ID、事项名称、办理时限，材料节点的属性包括材料ID、材料名称；
4)关键路径计算步骤：选取一个目标事项作为尾部事项节点，利用政务流程图谱中具有指向性的边按顺序找出相连的各事项节点，从而形成办理政务路径，查找出目标事项的政务路径各个分支中所需办理时间最长的路径，并将该路径作为关键路径并输出，关键路径上各个事项所需办理时间总和决定了整个政务流程所需的办理时间。
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，步骤2)中字符串相似度通过计算由源字符串更改为目标字符串所需要消耗的编辑代价来反映，编辑代价包括替换操作的代价、插入操作的代价、删除操作的代价。
3.如权利要求1所述方法，其特征在于，步骤4)中查找目标事项的政务路径各个分支中所需办理时间最长的路径作为关键路径时，使用前向遍历或者顺序遍历的方式。
4.一种基于事项关联网络的关键政务流程识别装置，其特征在于，包括政务数据获取模块、数据预处理模块、政务流程图谱构建模块和关键路径计算模块；
政务数据获取模块用于，在政务网上抽取事项数据，事项数据包括政务事项名称、办理事项产生的材料关系以及其材料名称、办理事项所需申请材料的关系以及其材料名称，建立完整的包括政务事项表、政务材料表以及政务事项与材料关联关系的政务数据库；事项与材料关联关系因事项与材料的依赖关系产生；依赖关系包括：材料M→事项I，表示办理事项I需要材料M；事项I→材料R，表示事项I办理成功后会产生材料R；其中，A→B表示B依赖于A；
数据预处理模块用于，依据政务数据库获取事项与材料的依赖关系，获得材料R的集合与材料M的集合；逐一将材料R的名称与材料M的名称进行字符串相似度计算，将字符串相似度大于阈值的材料R与材料M放入交叉验证集合等待交互界面的人工验证结果，将人工验证结果为相同的产生材料R与需要材料M进行消歧处理；
政务流程图谱构建模块用于，依据数据预处理后的政务数据库构建政务流程图谱：将事项与材料作为图谱中的节点，根据依赖关系的指向性来连接事项节点与材料节点形成边，事项节点的属性包括事项ID、事项名称、办理时限，材料节点的属性包括材料ID、材料名称；
关键路径计算模块用于，选取一个目标事项作为尾部事项节点，利用政务流程图谱中具有指向性的边按顺序找出相连的各事项节点，从而形成办理政务路径，查找出目标事项的政务路径各个分支中所需办理时间最长的路径，并将该路径作为关键路径并输出，关键路径上各个事项所需办理时间总和决定了整个政务流程所需的办理时间。
5.如权利要求4所述装置，其特征在于，数据预处理模块的字符串相似度计算通过计算由源字符串更改为目标字符串所需要消耗的编辑代价来实现，编辑代价越大相似度越低；编辑代价包括替换操作的代价、插入操作的代价、删除操作的代价。
6.如权利要求4所述装置，其特征在于，关键路径计算模块采用前向遍历或者顺序遍历的方式查找目标事项的政务路径各个分支中所需办理时间最长的路径作为关键路径。
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