基于事件日志的流程變體挖掘及合并研究摘要：流程變體及其合并是流程挖掘中的一個重要研究方向，基于事件日志的流程挖掘技術(shù)能夠從組織中采集大量實際執(zhí)行的事件數(shù)據(jù)，并構(gòu)建出完整的業(yè)務(wù)流程模型。本文提出了一種基于事件日志的流程變體挖掘及合并研究方法，通過對不同組織流程執(zhí)行過程中的事件日志進行分析，實現(xiàn)了流程變體的發(fā)現(xiàn)、識別和分類，并基于流程相似度指標(biāo)，提出了一種基于關(guān)鍵活動節(jié)點的流程合并算法，能夠有效地減少冗余節(jié)點，提高流程模型的可讀性和可解釋性。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地挖掘出流程變體，并能夠在保證流程正確性的前提下進行流程合并，取得了較好的效果。

關(guān)鍵詞：流程變體；事件日志；流程挖掘；流程合并。

1.引言

流程挖掘是近年來業(yè)務(wù)流程管理領(lǐng)域的一個研究熱點，其目的是通過對業(yè)務(wù)執(zhí)行過程中的事件數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，從中提取出組織的實際業(yè)務(wù)流程，并構(gòu)建出相應(yīng)的業(yè)務(wù)流程模型。業(yè)務(wù)流程模型是組織進行流程改進和優(yōu)化的重要基礎(chǔ)，能夠幫助組織揭示出流程中的瓶頸環(huán)節(jié)、冗余節(jié)點等問題，提升業(yè)務(wù)流程的效率和質(zhì)量。

但是，在實際業(yè)務(wù)場景中，同一個業(yè)務(wù)流程可能會因為各種原因發(fā)生變化，形成不同的流程變體，增加了組織在流程挖掘和流程管理中的難度。此外，多個相似的業(yè)務(wù)流程模型也可能存在冗余節(jié)點，降低了流程模型的可讀性和可解釋性。因此，對流程變體及其合并的研究具有重要意義。

基于上述問題，本文提出了一種基于事件日志的流程變體挖掘及合并研究方法。具體來說，本文通過對不同組織流程執(zhí)行過程中的事件日志進行分析，實現(xiàn)了流程變體的發(fā)現(xiàn)、識別和分類，并基于流程相似度指標(biāo)，提出了一種基于關(guān)鍵活動節(jié)點的流程合并算法，能夠有效地減少冗余節(jié)點，提高流程模型的可讀性和可解釋性。本文還采用了多組實驗對算法進行評估和驗證，實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地挖掘出流程變體，并能夠在保證流程正確性的前提下進行流程合并。

2.相關(guān)工作

流程變體及其合并是流程挖掘中的一個重要研究方向。目前的研究工作主要集中在兩個方面：一是流程變體的挖掘和識別，二是流程合并算法的設(shè)計和優(yōu)化。下面分別介紹這兩個方面的相關(guān)研究工作。

2.1流程變體的挖掘和識別

流程變體指在同一個業(yè)務(wù)場景下，因為不同執(zhí)行人員、不同執(zhí)行時期、不同業(yè)務(wù)需求等原因，形成不同的業(yè)務(wù)流程。對流程變體進行挖掘和識別是流程挖掘中的一個重要問題?，F(xiàn)有的研究工作主要分為兩類：一是基于事務(wù)日志的方法，二是基于機器學(xué)習(xí)的方法。

基于事務(wù)日志的方法主要是利用組織中的事務(wù)日志記錄，借助流程挖掘工具構(gòu)建出組織的業(yè)務(wù)流程模型，進而實現(xiàn)流程變體的挖掘和識別。Koutzoglou等人提出了一種基于聚類分析的流程變體挖掘方法[Koutzoglouetal.2010]，利用聚類分析技術(shù)將不同的流程變體聚合到不同的類別中。Similarly，vanderAalst等人也提出了一種基于聚類分析的流程變體挖掘技術(shù)[vanderAalstetal.2005]。此外，還有一些學(xué)者從事件日志中抽取特征，利用聚類分析或分類算法實現(xiàn)流程變體的挖掘與識別[Zhangetal.2014]。

基于機器學(xué)習(xí)的方法主要依靠數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從海量的事件數(shù)據(jù)中進行模式識別和數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)流程變體的發(fā)現(xiàn)和識別。Reichert等人提出了一種基于決策樹的流程變體挖掘方法[Reichertetal.2003]，該方法可以對現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程進行有效分類。此外，還有一些學(xué)者應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等機器學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)了流程變體的挖掘和分類[Rupingetal.2004]。

2.2流程合并算法的設(shè)計和優(yōu)化

對于存在多個相似的業(yè)務(wù)流程模型的情況，需要對這些流程模型進行合并，以減少冗余節(jié)點，提高流程模型的可讀性和可解釋性。目前，流程合并算法主要可以分為兩類：一是基于流程相似度的合并算法，二是基于網(wǎng)絡(luò)流的合并算法。

基于流程相似度的合并算法主要基于流程相似度指標(biāo)，通過比較相似的流程模型，實現(xiàn)流程合并的目的。Dijkman等人提出了一種基于Petri網(wǎng)的流程合并算法[Dijkmanetal.2007]，通過對Petri網(wǎng)的結(jié)構(gòu)和屬性進行比較，實現(xiàn)流程的合并和重構(gòu)。Zhang等人提出了一種基于流程相似度的流程合并算法[Zhangetal.2012]，該算法通過對流程模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和活動節(jié)點進行比較，實現(xiàn)流程的合并和重構(gòu)。此外，還有一些學(xué)者利用模型轉(zhuǎn)換技術(shù)實現(xiàn)流程模型的合并[Eshuisetal.2008]。

基于網(wǎng)絡(luò)流的合并算法主要利用網(wǎng)絡(luò)流算法，通過最小割或最小費用最大流的方法，實現(xiàn)流程模型的合并。Ji等人提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)流的流程合并算法[Jietal.2008]，該算法通過建立網(wǎng)絡(luò)流模型，利用最小割算法實現(xiàn)流程模型的合并。

3.基于事件日志的流程變體挖掘及合并研究

本文提出了一種基于事件日志的流程變體挖掘及合并研究方法，主要包括事件日志的預(yù)處理、流程變體的挖掘與識別、流程合并算法的設(shè)計和實現(xiàn)等步驟。下面將分別進行介紹。

3.1事件日志的預(yù)處理

首先，需要從組織中采集事件日志數(shù)據(jù)，包括事件發(fā)生時間、事件類型、事件執(zhí)行人員、事件輸入輸出等信息。針對實際業(yè)務(wù)場景，可能需要進行一些數(shù)據(jù)篩選和清洗的工作，例如去除冗余數(shù)據(jù)、統(tǒng)一事件命名等。此外，在事件日志的存儲和傳輸過程中，需要采取一些安全措施，以保障數(shù)據(jù)的機密性和完整性。

3.2流程變體的挖掘與識別

針對不同的事件日志數(shù)據(jù)，需要通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實現(xiàn)流程變體的挖掘與識別。本文采用了一種基于模型匹配的方法實現(xiàn)流程變體的挖掘和分類。具體來說，通過將不同的事件日志數(shù)據(jù)抽象成Petri網(wǎng)，將不同的Petri網(wǎng)之間進行比較，計算出它們之間的相似度，進而將它們劃分到不同的類別中。具體算法流程如下：

（1）將采集到的事件日志數(shù)據(jù)抽象成Petri網(wǎng)。

（2）將所有的Petri網(wǎng)進行兩兩比較，計算它們之間的相似度。兩個Petri網(wǎng)之間的相似度可以通過比較它們的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、流程中的活動節(jié)點、流程轉(zhuǎn)移規(guī)則等多個方面進行計算。本文采用了結(jié)構(gòu)相似度指標(biāo)（SSIM）作為Petri網(wǎng)之間相似度的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

（3）將所有的Petri網(wǎng)根據(jù)相似度進行分類。對于相似度高于某一閾值的Petri網(wǎng)，可以將它們劃分到同一個類別中。

（4）根據(jù)不同的類別構(gòu)建出流程變體模型。對于每一個類別，可以將其中的Petri網(wǎng)進行合并，構(gòu)建出一個流程變體模型。

3.3流程合并算法的設(shè)計和實現(xiàn)

針對存在多個相似的業(yè)務(wù)流程模型的情況，需要對這些流程模型進行合并，以提高流程模型的可讀性和可解釋性。針對這一問題，本文提出了一種基于關(guān)鍵活動節(jié)點的流程合并算法。該算法主要包括以下步驟：

（1）構(gòu)建流程圖。對于每一個業(yè)務(wù)流程模型，可以通過Petri網(wǎng)和流程圖等形式構(gòu)建出相應(yīng)的流程圖。

（2）計算關(guān)鍵節(jié)點。對于每一個流程圖，可以通過計算每一個活動節(jié)點對應(yīng)的關(guān)鍵性指標(biāo)，選擇其中的關(guān)鍵活動節(jié)點。

（3）合并流程圖。對于相似的流程圖，可以通過將其中的關(guān)鍵活動節(jié)點進行合并，實現(xiàn)流程圖的合并。

（4）優(yōu)化合并結(jié)果。在實現(xiàn)流程圖合并的過程中，需要注意保證流程正確性。本文采用了基于網(wǎng)絡(luò)流的最小割算法來優(yōu)化合并結(jié)果，在保證流程正確性的前提下，盡可能減少冗余節(jié)點。

4.實驗與結(jié)果

本文采用了多組事件日志數(shù)據(jù)，對基于事件日志的流程變體挖掘及合并研究方法進行了實驗和驗證。具體實驗步驟如下：

（1）采集事件日志數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和清洗。

（2）基于事件日志數(shù)據(jù)，實現(xiàn)流程變體的挖掘和分類，構(gòu)建出多個流程變體模型。

（3）利用基于關(guān)鍵活動節(jié)點的流程合并算法，對相似的流程變體模型進行合并，得到最優(yōu)流程模型。

（4）比較合并前后的流程模型，評估合并效果。采用精度、召回率、F1值等指標(biāo)對流程模型的可讀性和可解釋性進行評估。

實驗結(jié)果顯示，采用基于關(guān)鍵活動節(jié)點的流程合并算法可以在保證流程正確性的前提下，有效地減少流程模型中冗余節(jié)點，并提高流程模型的可讀性和可解釋性。此外，該算法的準(zhǔn)確率、召回率及F1值均高于傳統(tǒng)的流程合并算法，說明該算法具有較好的效果。

5.結(jié)論

本文提出了一種基于關(guān)鍵活動節(jié)點的流程合并算法，用于對業(yè)務(wù)流程模型進行合并，以提高流程模型的可讀性和可解釋性。該算法通過對每個流程圖的關(guān)鍵節(jié)點進行計算，識別出相似的流程模型，并對關(guān)鍵活動節(jié)點進行合并，優(yōu)化流程模型。實驗結(jié)果表明，該算法具有較好的效果，在流程模型的可讀性和可解釋性上具有一定的提高進一步地，該算法可以應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化和改進中，提高業(yè)務(wù)流程的效率和優(yōu)化程度。在實際的應(yīng)用場景中，我們可以使用該算法來識別出流程模型中的關(guān)鍵活動節(jié)點，并進行合并，以減少冗余節(jié)點，提高流程模型的可讀性和可解釋性。此外，該算法的效果還可進一步優(yōu)化，例如可以考慮引入模糊匹配算法和機器學(xué)習(xí)算法等，以提高算法的匹配準(zhǔn)確率和實時性。

總之，本文提出的基于關(guān)鍵活動節(jié)點的流程合并算法具有一定的優(yōu)化效果，能夠有效地提高業(yè)務(wù)流程的可讀性和可解釋性。雖然該算法存在一些局限性，但是在實踐中可以根據(jù)具體情況進行優(yōu)化和改進，以適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)場景?？傊?，該算法為業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化和改進提供了一種新的思路和方法，具有一定的實際應(yīng)用價值此外，該算法也可以結(jié)合其他流程優(yōu)化方法一起使用，例如流程重組、流程簡化等，以達(dá)到更加優(yōu)化的效果。通過流程重組，可以重新設(shè)計流程模型，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程中的各個環(huán)節(jié)，使其更加合理、高效；通過流程簡化，可以對流程模型進行簡化，去除一些不必要的環(huán)節(jié)，以減少流程中的冗余環(huán)節(jié)，提高流程的效率。

此外，在實際應(yīng)用過程中，我們還可以根據(jù)具體情況進行算法的優(yōu)化和改進。例如，在匹配關(guān)鍵活動節(jié)點時，可以使用深度學(xué)習(xí)算法或者卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等更加高級的算法來進行匹配，提高匹配的準(zhǔn)確性和實時性；同時也可以引入自動化工具來完成流程的合并，進一步提高流程合并的效率和準(zhǔn)確性。

總之，基于關(guān)鍵活動節(jié)點的流程合并算法具有很好的應(yīng)用前景和優(yōu)化空間，可以為企業(yè)提供更加科學(xué)、高效的流程管