TWI814337B - 業務流程管理系統及其方法 - Google Patents

Abstract

本發明提供一種業務流程管理系統以及業務流程管理系統方法。業務流程管理系統包括儲存裝置以及處理器。儲存裝置儲存數據挖掘模組、路徑流程匹配模組以及流程建模優化模組。處理器執行多個模組，並取得企業系統運行日誌。處理器根據企業系統運行日誌執行數據挖掘模組，以取得包括多個事件頻繁路徑的頻繁路徑集。處理器將頻繁路徑集和多個原始業務流程輸入至路徑流程匹配模組，並執行路徑流程匹配模組以產生與原始業務流程匹配的匹配路徑集。處理器根據頻繁路徑集執行流程建模優化模組，以產生頻繁路徑圖。

Description

業務流程管理系統及其方法

本發明是有關於一種程序系統，尤其是一種業務流程管理系統及其方法。

隨著企業系統的發展，以及企業流程的資料化發展，系統與系統間的流程以及業務流程也更加複雜與多樣。因此，當企業系統的系統效能出現異常狀況或業務流程過於耗時之時，管理者難以從錯綜複雜的業務流程和系統流程找出可以改善的方式以及效能不佳的原因。導致用戶或管理者不易從繁複的業務流程中發現改善方針以及現存的流程問題。並且，在系統與系統間複雜交互使用的過程中，管理者也難以自行新增或開發新的業務流程。如此一來，當業務流程效率過低或管理者想改善現存業務流程之時，難以進行現存業務流程的檢視與分析，造成低業務效率以及無法根據現有操作數據改善業務流程的問題。有鑑於此，以下將提出幾個實施例的解決方案。

本發明提供一種業務流程管理系統及其方法，可根據企業系統運行日誌以及原始業務流程，以提供經營者或管理者用於優化企業流程的參考信息與建議。

本發明的業務流程管理系統包括儲存裝置以及處理器。儲存裝置儲存多個模組。處理器耦接儲存裝置。處理器執行多個模組。處理器取得企業系統運行日誌，並根據企業系統運行日誌執行數據挖掘模組，以取得包括多個事件頻繁路徑的頻繁路徑集。處理器將頻繁路徑集和多個原始業務流程輸入至路徑流程匹配模組，並執行路徑流程匹配模組以產生與原始業務流程匹配的匹配路徑集。處理器根據頻繁路徑集執行流程建模優化模組，以產生頻繁路徑圖。

本發明的業務流程管理方法包括以下步驟：取得企業系統運行日誌；根據企業系統運行日誌執行數據挖掘模組，以取得包括多個事件頻繁路徑的頻繁路徑集；通過路徑流程匹配模組根據頻繁路徑集和多個原始業務流程產生與原始業務流程匹配的匹配路徑集；以及通過流程建模優化模組根據頻繁路徑集，以產生頻繁路徑圖。

基於上述，本發明的業務流程管理系統及其方法，根據企業系統運行日誌以及原始業務流程，自動產生與原始業務流程匹配的匹配路徑以及每一事件資訊建立頻繁路徑圖。

為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉 實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。

100:業務流程管理系統

110:處理器

120:儲存裝置

121:數據挖掘模組

1211:數據預處理單元

1212:頻繁模式挖掘單元

122:路徑流程匹配模組

1221:路徑流程匹配單元

1222:支持度歸一化單元

123:流程建模優化模組

1231:流程路徑建模單元

1232:視覺化呈現單元

301:企業系統運行日誌

302:原始業務流程

303:頻繁路徑圖

50S:事件起始點

50E:事件結束點

501A:頻繁路徑

501B:新的業務流程

510A:警示圖示

510B、510C:流程提示圖示

502、503、504、505、506、507、508、509:事件

S210~S240:步驟

圖1是本發明的一實施例的業務流程管理系統的方塊圖。

圖2是本發明的一實施例的業務流程管理方法的流程圖。

圖3是本發明的一實施例的業務流程管理系統的示意圖。

圖4是本發明的一實施例的頻繁路徑圖的示意圖。

現將詳細地參考本發明的示範性實施例，示範性實施例的實例說明於附圖中。只要有可能，相同元件符號在圖式和描述中用來表示相同或相似部分。

圖1是本發明的一實施例的業務流程管理系統的示意圖。參考圖1，業務流程管理系統100包括處理器110以及儲存裝置120。處理器110耦接儲存裝置120。儲存裝置120儲存有數據挖掘模組121、路徑流程匹配模組122以及流程建模優化模組123。在本實施例中，業務流程管理系統100可例如是設置在企業內的電腦主機，或是與企業的資料庫經由有線或無線的方式進行通訊或經由網路連線的主機，以記錄與取得企業系統運行日誌。在本實施例中，業務流程管理100也可由主控端電腦或伺服器主機連線於(或通訊於)多個電腦硬體設備來實現之。所述多個電腦硬體設備 可例如包括個人電腦(Personal computer，PC)、工作站電腦(Workstation computer)、行動電腦(Mobile computer)以及伺服器電腦(Server computer)等。

在本實施例中，企業系統運行日誌包括使用者行為日誌、交易數據、數據足跡、系統配置數據、系統運行數據(資料)、系統內部數據變化的歷程數據、極微事件閘道(網關)日誌、事件發生時間戳記、事件關聯人客戶代碼(Identify，ID)、事件名稱、事件持續時間、請求時間、請求者位址、服務名稱、負載等化器分配的服務實例位址、狀態碼、響應時間以及超文書傳輸協定(Hyper Text Transfer Protocol，HTTP)代理。

在本實施例中，處理器110可例如包括中央處理單元(Central Processing Unit，CPU)，或是其他可程式設計之一般用途或特殊用途的微處理器(Microprocessor)、數位訊號處理器(Digital Signal Processor，DSP)、特殊應用積體電路(Application Specific Integrated Circuits，ASIC)、可程式設計邏輯器件(Programmable Logic Device，PLD)、其他類似處理電路或這些裝置的組合。儲存裝置120可包括記憶體(Memory)及/或資料庫(database)，其中記憶體可例如非易失性記憶體(Non-Volatile Memory，NVM)。儲存裝置120可儲存有用於實現本發明各實施例的相關程式、模組、系統或演算法，以供處理器110存取並執行而實現本發明各實施例所描述的相關功能及操作。在本實施例中，數據挖掘模組121、路徑流程匹配模組122以及流程建模優化模組123可例如是以 JSON(JavaScript Object Notation)、可延伸標記式語言(Extensible Markup Language，XML)或YAML等諸如此類的程式語言來實現的，但本發明也不限於此。

圖2是本發明的一實施例的業務流程管理系統方法的流程圖。參考圖1以及圖2，業務流程管理系統100可執行以下步驟S210~S240，以自動提供對於業務流程的參考信息以及自動歸納出企業業務流程的新路徑。在步驟S210，處理器110取得企業系統運行日誌。在本實施例中，通過在企業系統中進行資料(數據)埋點，以紀錄企業系統運行日誌(即，企業系統運行資料)。對此，處理器110通過與系統資料庫有線或無線的方式進行通訊以取得企業系統運行日誌。在步驟S220，處理器110根據企業系統運行日誌執行數據挖掘模組121，以取得包括多個事件頻繁路徑的頻繁路徑集。在本實施例中，數據挖掘模組121可執行企業系統運行日誌的數據分析與數據挖掘，以根據企業系統運行日誌聚集相關聯的事件列表，形成包括多個事件鏈的待挖掘事務集。在本實施例中，數據挖掘模組121基於深度優先搜尋樹結構的方法生成待挖掘事務集。接著，數據挖掘模組121根據待挖掘事務集挖掘出包括多個事件頻繁路徑的頻繁路徑集。在本實施例中，數據挖掘模組121基於挖掘演算法從事務集中抽取事件頻繁路徑。

在步驟S230，處理器110可通過路徑流程匹配模組122根據頻繁路徑集和多個原始業務流程產生與原始業務流程匹配的匹配路徑集。在本實施例中，路徑流程匹配模組122於路徑流程 匹配的過程中從最長的頻繁路徑開始搜索。在本實施例中，路徑流程匹配模組122匹配頻繁路徑集中與原始業務流程相關聯的事件頻繁路徑，以產生包括多個匹配路徑的匹配路徑集。

在本實施例中，原始業務流程中的多個業務流程可分別代表多個電腦硬體設備所執行的業務行為以及用戶操作行為。具體實施例中，原始業務流程包括企業系統運行日誌中主控端電腦、伺服器主機以及使用者行為日誌、交易資料(數據)、資料足跡、系統組態資料、系統運行資料(數據)、系統內部資料變化的歷程資料(數據)、極微事件閘道日誌、事件發生時間戳記、事件關聯人客戶代碼(Identify，ID)、事件名稱、事件持續時間、請求時間、請求者位址、服務名稱、負載等化器分配的服務實例位址、狀態碼、回應時間以及超文書傳輸協議(Hyper Text Transfer Protocol，HTTP)代理等操作與資料。

在步驟S240，處理器110可通過流程建模優化模組123根據頻繁路徑集，以產生頻繁路徑圖。在本實施例中，流程建模優化模組123根據頻繁路徑集中每一路徑序列元素(例如，每一個別事件)作為圖的節點，以進行頻繁路徑圖的建模進而產生頻繁路徑圖。在本實施例中，流程建模優化模組123於頻繁路徑圖上標示每一圖節點(即，路徑節點)的節點資訊(即，節點數據)，例如路徑各節點的耗時、路徑支持度等。

如此一來，本發明的業務流程管理系統及其方法可根據企業系統運行日誌自動挖掘與匹配出多個與原始業務流程相關聯 的事件頻繁路徑，並且可根據事件節點建立經過標示的頻繁路徑圖，以自動產生多個建立多個應用程式介面物件以及應用程式介面的調用路徑，並且可根據調用路徑自動地依序執行多個應用程式介面物件以及應用程式介面，以自動產生新業務路徑，以及將頻繁路徑集視覺化以產生頻繁路徑圖。

圖3是本發明的另一實施例的業務流程管理系統的示意圖。圖4是本發明的一實施例的頻繁路徑圖的示意圖。參考圖1以及圖3，數據挖掘模組121包括數據預處理單元1211以及頻繁模式挖掘單元1212。路徑流程匹配模組122包括路徑流程匹配單元1221以及支持度歸一化單元1222。流程建模優化模組123包括流程路徑建模單元1231以及視覺化呈現單元1232。在本實施例中，數據預處理單元1211根據企業系統運行日誌進行數據清洗以及事件鏈生成，以產生包括多個事件鏈的事務集。並且數據預處理單元1211將事務集提供至頻繁模式挖掘單元1212。在本實施例中，數據預處理單元1211進行數據清洗的過程中，剔除企業系統運行日誌中錯誤事件紀錄和系統無用資訊，進而篩選出所需欄位資訊以形成結構化數據集。舉例來說，所需字段信息(欄位資訊)可以為閘道(網關)日誌中回應狀態碼為200或2xx成功的請求紀錄，且剔除錯誤事件紀錄的過程可以為剃除狀態碼為4xx(例如，400、404)的錯誤事件紀錄，而本發明並不限於此。

在本實施例中，數據預處理單元1211將企業系統運行日誌中有相同事件起始點的事件鏈作為同一事件鏈。具體而言，數據 預處理單元1211識別於企業系統運行日誌中的請求鏈以構成事件發生鏈的起點。在本實施例中，事件鏈以及起始節點包括來自系統外部的使用者發生事件和系統自動發起事件以及流程流轉的後發事件。接著，數據預處理單元1211聚集有相同事件起始點的事件鏈以產生事務集。在本實施例中，數據預處理單元1211可採用基於深度優先搜尋樹結構的方法建立事務集。

接著，頻繁模式挖掘單元1212根據事務集進行頻繁模式挖掘，以產生頻繁路徑集。在本實施例中，數據挖掘模組121根據不同的挖掘場景執行不同的頻繁模式挖掘演算法以產生頻繁路徑集，例如，候選集拼接的演算法、基於樹的演算法以及遞迴(recursion)後綴的演算法。在本實施例中，頻繁模式挖掘單元1212進行頻繁模式挖掘的過程中，每個事件在事件鏈(即，發生路徑)中的位置不能改變與交換。具體而言，頻繁模式挖掘單元1212採用序列模式挖掘。另外，頻繁模式挖掘單元1212所產生的頻繁路徑包含最多的事件。舉例來說，頻繁路徑不存在於企業系統運行日誌中只要頻繁次數(即，事件發生的次數)達到閾值則屬於頻繁路徑。具體而言，頻繁模式挖掘單元1212採用最大頻繁模式挖掘(即，涵蓋最多事件的路徑)。

舉例來說，處理器110可透過以下定義執行頻繁模式挖掘單元1212以根據例如先驗(Apriori)演算法框架設計而產生包括多個事件頻繁路徑的頻繁路徑集：S={S_1,S_2,S_3,…,S_z}為事件集合。序列T_i=〈S_1,S_2,S_3,…,S_k〉(0<k

z)為一條事件鏈路徑。 k為發生路徑的長度。O={T_1,T_2,T_3,…,T_n}為待挖掘事件路徑集合。T為所有T_i的子路徑組成的集合，對於t

T,c(t)表示t在O中的出現頻次，即t的支持度。m為頻繁閾值(即，最小支持度)。S1、S2、S3....,SZ可代表為各個事件。

在本實施例中，路徑流程匹配單元1221根據頻繁路徑集以及原始業務流程進行流程匹配以及流程擴增，以產生匹配路徑集。在本實施例中，在路徑流程匹配過程中從最長(即，包括最多個事件)的頻繁路徑開始對每條頻繁路徑與原始業務流程進行匹配。具體而言，在原始業務流程精確地匹配到頻繁路徑集中的一條頻繁路徑時，路徑流程匹配單元1221將這頻繁路徑關聯到原始業務流程中。

另一情況，路徑流程匹配單元1221將頻繁路徑集中與原始業務流程集合中彼此部份匹配的頻繁路徑中支持度最大或長度最長的頻繁路徑關聯到相關的原始業務流程以進行流程匹配，以產生包括支持度最大且/或長度最長的頻繁路徑的匹配路徑集。具體而言，當原始業務流程是一條或多條頻繁路徑的子路徑(即，原始業務流程的事件與頻繁路徑部分的事件相同)時，路徑流程匹配單元1221將相匹配的所有頻繁路徑中支持度最大(即，發生頻次最高)的頻繁路徑關聯到原始業務流程中。而當一條或多條頻繁路徑為原始業務流程的子路徑時，路徑流程匹配單元1221將與這原始業務流程相匹配的頻繁路徑中最大頻繁路徑關聯到原始業務流程中。

另一情況，路徑流程匹配單元1221將頻繁路徑集中未與原始業務流程集匹配到的頻繁路徑作為擴增業務路徑以進行流程擴增，以產生包括擴增業務路徑的匹配路徑集。具體而言，當頻繁路徑集中任一頻繁路徑未與原始業務流程相匹配，即表示這頻繁路徑屬於新的業務路徑，則路徑流程匹配單元1221將這業務路徑新增至原始業務流程中以進行業務流程的擴增。另一情況，路徑流程匹配單元1221將未與頻繁路徑相匹配的原始業務流程判定為不頻繁(即，發生次數小於支持度閾值)，且不關聯於任何頻繁路徑。

接著，路徑流程匹配單元1221將匹配路徑集提供至支持度歸一化單元1222，且支持度歸一化單元1222根據匹配路徑集以及匹配路徑集的每一路徑的支持度進行支持度歸一化以產生歸一化後的支持度。在本實施例中，支持度歸一化單元1222將每兩事件間的支持度轉化為0到1區間內的數值，支持度歸一化單元可採用Cu=(k-1+c/n)/kmax方程式將支持度換算到[(k-1)/k_max,k/k_max)區間。c為p的頻次，n為事務集的規模(即，事件數量)。c_u為歸一化後的支持度。k為發生路徑的長度。

在本實施例中，流程路徑建模單元1231根據歸一化後的支持度以及匹配路徑集，產生頻繁路徑圖，視覺化呈現單元1232根據頻繁路徑圖以及頻繁路徑圖中的節點數據(例如，支持度、事件發生時間、事件持續時間)，以產生經標記的頻繁路徑圖。在本實施例中，流程路徑建模單元1231根據匹配路徑集中每一個匹配路徑產生頻繁路徑圖(如圖4)，且頻繁路徑圖包括與原始業務流程 集匹配的頻繁路徑501A。頻繁路徑501A包括多個事件502、503、504、505、506、509、事件起始點50S與事件結束點50E。並且，頻繁路徑圖還包括頻繁路徑集中新的業務流程501B，且新的業務流程501B包括多個事件507、508以及流程提示圖示510B、510C。

在本實施例中，視覺化呈現單元1232將路徑圖中的各節點(即，各事件)數據或資訊標示於頻繁路徑圖中。在本實施例中，視覺化呈現單元根據企業系統運行日誌中的事件持續時間將頻繁路徑圖的多個節點(即，事件)標示事件平均持續時間，以產生經標記的頻繁路徑圖。具體而言，視覺化呈現單元1232將每一事件的平均持續時間標示於頻繁路徑圖中。並且，當某一事件的平均持續時間大於一時間閾值(例如，2分鐘、5分鐘)或其餘事件的平均時間時，視覺化呈現單元1232於頻繁路徑圖中將持續時間較大的事件506標示警示圖示510A，以提供使用者改善流程的參考。

在本實施例中，視覺化呈現單元1232將相鄰的事件支持度產生多個事件支持度圖示502A、503A、504A、505A、506A、507A、508A，且標示於頻繁路徑圖中。具體而言，頻繁路徑圖中，當一節點的下節點數量為1時，則設定這節點的支持度圖示為1(如圖4的502A、503A、505A、506A、507A以及508A所示)。另一方面，當一節點的下節點數量大於1時，根據下節點的支持度設定這節點的支持度圖示(如圖4的504A、504B以及504C所示)，其中支持度的數值為大於0且小於1。如此一來，用戶可根據頻繁路徑圖的標示以及視覺化的匹配路徑，快速且清楚地得知業務流 程的狀況與資訊，以提高用戶或企業管理者於檢視與改善業務流程的效率。

綜上所述，本發明的業務流程管理方法及其方法可根據企業系統運行日誌以及原始業務流程自動挖掘出最大且/或最頻繁的流程路徑，並且根據與原始業務流程匹配的匹配路徑、每一事件的支持度、以及事件持續時間建立頻繁路徑圖，以提供經營者或管理者用於優化企業流程的參考信息與建議，且根據視覺化的資訊以提供流程檢視與改善的效率。

最後應說明的是：以上各實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對其限制；儘管參照前述各實施例對本發明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分或者全部技術特徵進行等同替換；而這些修改或者替換，並不使相應技術方案的本質脫離本發明各實施例技術方案的範圍。

100:業務流程管理系統

110:處理器

120:儲存裝置

121:數據挖掘模組

122:路徑流程匹配模組

123:流程建模優化模組

Claims (20)

1. 一種業務流程管理系統，包括：一儲存裝置，儲存多個模組；以及一處理器，耦接所述儲存裝置，並且執行所述多個模組，所述處理器取得企業系統運行日誌，並根據所述企業系統運行日誌執行數據挖掘模組，以取得包括多個事件頻繁路徑的頻繁路徑集，所述處理器將所述頻繁路徑集和多個原始業務流程輸入至路徑流程匹配模組，並執行路徑流程匹配模組，以產生與所述原始業務流程匹配的匹配路徑集，所述處理器根據所述頻繁路徑集執行流程建模優化模組，以產生頻繁路徑圖。
2. 如請求項1所述的業務流程管理系統，其中所述數據挖掘模組包括數據預處理單元以及頻繁模式挖掘單元，所述數據預處理單元根據所述企業系統運行日誌進行數據清洗以及事件鏈生成，以產生包括多個事件鏈的事務集，並將所述事務集提供至所述頻繁模式挖掘單元，所述頻繁模式挖掘單元根據所述事務集進行頻繁模式挖掘，以產生所述頻繁路徑集。
3. 如請求項2所述的業務流程管理系統，其中所述頻繁模式挖掘單元基於候選集拼接的演算法、樹的演算法或遞迴 (recursion)後綴的的演算法進行頻繁模式挖掘，以產生所述頻繁路徑集。
4. 如請求項2所述的業務流程管理系統，其中所述數據預處理單元將所述企業系統運行日誌中事件有相同事件起始點的事件鏈作為同一事件鏈，以產生包括所述事件鏈的所述事務集。
5. 如請求項2所述的業務流程管理系統，其中所述事件鏈包括使用者發生事件、系統自動發起事件以及流程流轉的後發事件。
6. 如請求項1所述的業務流程管理系統，其中所述路徑流程匹配模組包括路徑流程匹配單元以及支持度歸一化單元，所述路徑流程匹配單元根據所述頻繁路徑集以及所述原始業務流程進行流程匹配以及流程擴增，以產生所述匹配路徑集，並將所述匹配路徑集提供至所述支持度歸一化單元，其中所述支持度歸一化單元根據所述匹配路徑集以及所述匹配路徑集的每一路徑的支持度進行支持度歸一化以產生歸一化後的所述支持度。
7. 如請求項6所述的業務流程管理系統，其中所述路徑流程匹配模組將所述頻繁路徑集中未與所述原始業務流程集合中匹配到的頻繁路徑作為擴增業務路徑以進行流程擴增，以產生包括所述擴增業務路徑的所述匹配路徑集。
8. 如請求項6所述的業務流程管理系統，其中所述路徑流程匹配單元將所述頻繁路徑集中與所述原始業務流程集合中彼 此部份匹配的頻繁路徑中所述支持度最大或長度最長的頻繁路徑關聯到相關的所述原始業務流程以進行流程匹配，以產生包括所述支持度最大且/或長度最長的頻繁路徑的所述匹配路徑集。
9. 如請求項1所述的業務流程管理系統，其中所述流程建模優化模組包括流程路徑建模單元以及視覺化呈現單元，所述流程路徑建模單元根據歸一化後的支持度以及所述匹配路徑集，以產生頻繁路徑圖，其中所述視覺化呈現單元根據所述頻繁路徑圖以及所述頻繁路徑圖中的節點數據，以產生經標記的所述頻繁路徑圖。
10. 如請求項9所述的業務流程管理系統，其中所述視覺化呈現單元根據所述企業系統運行日誌中的事件持續時間將頻繁路徑圖的多個節點標示事件平均持續時間，以產生經標記的所述頻繁路徑圖。
11. 一種業務流程管理方法，包括：取得企業系統運行日誌；根據所述企業系統運行日誌執行數據挖掘模組，以取得包括多個事件頻繁路徑的頻繁路徑集；通過路徑流程匹配模組根據所述頻繁路徑集和多個原始業務流程產生與所述原始業務流程匹配的匹配路徑集；以及通過流程建模優化模組根據所述頻繁路徑集，以產生頻繁路徑圖。
12. 如請求項11所述的業務流程管理方法，其中以取得包括所述事件頻繁路徑的所述頻繁路徑集的步驟包括：通過數據預處理單元用於進行數據清洗以及事件鏈生成，以產生包括多個事件鏈的事務集；通過頻繁模式挖掘單元用於進行頻繁模式挖掘，以產生所述頻繁路徑集。
13. 如請求項12所述的業務流程管理方法，其中所述頻繁模式挖掘單元基於候選集拼接的演算法、樹的演算法或遞迴後綴的進行頻繁模式挖掘，以產生所述頻繁路徑集。
14. 如請求項12所述的業務流程管理方法，其中產生包括所述事件鏈的所述事務集的步驟包括：通過所述數據預處理單元將所述企業系統運行日誌中事件有相同事件起始點的事件鏈作為同一事件鏈，以產生包括所述事件鏈的所述事務集。
15. 如請求項12所述的業務流程管理方法，其中所述事件鏈包括使用者發生事件、系統自動發起事件以及流程流轉的後發事件。
16. 如請求項11所述的業務流程管理方法，其中產生與所述原始業務流程匹配的所述匹配路徑集的步驟包括：通過路徑流程匹配單元用於進行流程匹配以及流程擴增，以產生所述匹配路徑集；通過支持度歸一化單元用於進行支持度歸一化，以產生歸一 化後的支持度。
17. 如請求項16所述的業務流程管理方法，其中產生所述匹配路徑集的步驟包括：通過所述路徑流程匹配單元將所述頻繁路徑集中未與所述原始業務流程集合中匹配到的頻繁路徑作為擴增業務路徑以進行流程擴增，以產生包括所述擴增業務路徑的所述匹配路徑集。
18. 如請求項16所述的業務流程管理方法，其中產生所述匹配路徑集的步驟包括：通過所述路徑流程匹配單元將所述頻繁路徑集中與所述原始業務流程集合中彼此部份匹配的頻繁路徑中支持度最大或長度最長的頻繁路徑關聯到相關的所述原始業務流程以進行流程匹配，以產生包括支持度最大且/或長度最長的頻繁路徑的所述匹配路徑集。
19. 如請求項11所述的業務流程管理方法，其中產生所述頻繁路徑圖的步驟包括：通過流程路徑建模單元根據歸一化後的支持度以及所述匹配路徑集，以產生頻繁路徑圖；通過視覺化呈現單元根據所述頻繁路徑圖以及所述頻繁路徑圖中的節點數據，以產生經標記的所述頻繁路徑圖。
20. 如請求項19所述的業務流程管理方法，其中產生經標記的所述頻繁路徑圖的步驟包括：通過所述視覺化呈現單元將頻繁路徑圖的多個節點標示事件 平均持續時間，以產生經標記的所述頻繁路徑圖。

Images