本发明专利技术公开了一种面向含重复任务业务流程的模型挖掘方法，属于流程挖掘领域，包括如下步骤：首先对包含重复任务的业务流程的原事件日志进行预处理得到变体事件日志，再挖掘变体事件日志得到变迁系统；然后遍历变体事件日志中的轨迹，获得所有活动构成的候选重复任务序列及上下文关系；然后使用重复任务识别规则筛选候选重复任务序列中的非重复任务，得到重复任务序列；然后使用变迁重命名规则对变迁系统中的重复任务变迁进行重命名，进而获取变迁紧邻关系集合；最后根据变迁紧邻关系集合构造直接跟随图，随后将其转换为Petri网，对模型标签进行重标记得到准确的Petri网。针对含重复任务的业务流程，本发明专利技术方法提高了流程模型挖掘的准确性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于流程挖掘，具体涉及一种面向含重复任务业务流程的模型挖掘方法。
技术介绍
1、模型挖掘允许在不使用任何先验信息下从事件日志中发现流程模型，是最具挑战性的流程挖掘任务之一。目前已有的模型挖掘算法大都假设业务流程中的任务是唯一的，即流程模型中任务是不重复的，而在业务流程的实际应用中，如机器装备制造业流程、风机检修流程、医疗业务流程、服务流程等业务流程的事件日志中可能存在重复任务，现有技术无法有效处理日志中含重复任务的情况。
2、业务流程分为多种类型，包含重复任务的业务流程为其中的一种类型。在进行包含重复任务的业务流程的模型挖掘时，现有技术存在很多弊端。例如，针对包含重复任务的业务流程，已有模型挖掘算法仍不能满足实际应用的需求，如：需迭代调用多次计算取最优值模型，导致挖掘效率低且结果不稳定；需用户自行设定阈值与重复任务，无法直接识别重复任务；识别出的重复任务不准确，导致无法挖掘准确的业务流程模型等。因此，亟需一种新的方法可以适用于包含重复任务的业务流程，进而提高流程模型挖掘的准确性。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种面向含重复任务业务流程的模型挖掘方法，针对包含重复任务的业务流程，能够处理已有模型挖掘算法无法在保证质量的前提下高效地挖掘流程模型的问题，准确有效地识别重复任务并挖掘其对应模型，同时还能在提高流程模型准确度情况下，降低模型复杂度，方便进行后续各类流程模型分析操作，具有实用性。
2、本专利技术的技术方案如下：
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p>3、一种面向含重复任务业务流程的模型挖掘方法，包括如下步骤：4、步骤1、获取包含重复任务的业务流程的原事件日志，进行预处理将原事件日志中的轨迹进行筛选得到变体事件日志，挖掘变体事件日志得到变迁系统；
5、步骤2、遍历步骤1中获取的变体事件日志中的轨迹，分别获得由所有活动构成的候选重复任务序列及所有活动的上下文关系；
6、步骤3、根据步骤2获取的上下文关系，使用重复任务识别规则筛选候选重复任务序列中的非重复任务，得到重复任务序列；
7、步骤4、根据步骤3得到的重复任务序列，使用变迁重命名规则对变迁系统中的重复任务变迁进行重命名，使用重命名的变迁获取变迁紧邻关系集合；
8、步骤5、根据步骤4中得到的变迁紧邻关系集合构造直接跟随图，随后将直接跟随图转换为petri网，对模型标签进行重标记得到准确的petri网。
9、进一步地，所述步骤1中，所述包含重复任务的业务流程的原事件日志由轨迹组成，所述轨迹由事件组成，事件用活动表示；
10、所述变体事件日志为只含变体的事件日志，筛选得到的变体事件日志中包含若干条轨迹、若干个事件和若干个活动；所述变体是由事件组成的无重复序列，一条变体对应多条轨迹；
11、所述变迁系统由变迁和状态两种基本元素组成，变迁用弧表示，状态用圆圈表示；所述变迁是业务流程中事件的表示，所述状态对应于可达标识，即托肯的多集。
12、进一步地，所述步骤2中，上下文关系是每个活动的前驱集合、后继集合以及<前驱，后继>关系对集合，所述前驱是被当前活动直接跟随的活动，所述后继是直接跟随在当前活动之后的活动，所述<前驱，后继>关系对由当前活动的前驱和后继构成。
13、进一步地，所述步骤3中，借助顺序、互斥、并发、循环四种结构关系进行重复任务识别；
14、所述重复任务识别规则共包含4条，4条规则顺次执行：
15、重复任务识别规则1：去除部分顺序结构中的非重复任务；对于变体事件日志，为日志中轨迹的数目，变体事件日志的第条轨迹表示为，代表轨迹的任务数，有，，使得任务，其中代表的第条轨迹的第个任务，代表任务的前驱，代表任务的后继，前驱集合、后继集合分别表示为、，前驱集合、后继集合中元素个数分别表示为、，存在或时，则任务为顺序结构中的非重复任务，从候选重复任务列表中删除；
16、重复任务识别规则2：去除循环结构中的非重复任务；令任务的<前驱，后继>关系对集合为，代表集合中关系对的个数，对于、，当时，若存在情况，有或 时，存在，，满足，则任务为循环结构中的非重复任务，从候选重复任务列表中删除；其中，为前驱集合中的活动；为后继集合中的活动；代表前面的任务直接跟随后面的任务；
17、重复任务识别规则3：去除部分并发结构及其前后顺序结构中的非重复任务；对于，，若同时满足条件(1)-条件(3)，并且不满足条件(4)-条件(5)的两种特殊情况，则该活动属于并发结构中的非重复任务，从候选重复任务列表中删除；
18、条件(1)：；
19、条件(2)：
20、；
21、条件(3)：
22、；
23、条件(4)：若存在任务、，对于，，都有，则为并发结构中的非重复任务，该并发结构前后的任务为重复任务；
24、条件(5)：当时，若，存在，，，，，，为的第条轨迹的第个任务，使得：，
25、则属于并发结构中的非重复任务，从候选重复任务序列中去除，若不满足该条件则为循环结构中的重复任务，在候选重复任务序列中保留；为任务的<前驱，后继>关系对集合中含有的集合，其中任务为任务的前驱；为任务的<前驱，后继>关系对集合；为任务的<前驱，后继>关系对集合中含有的集合，其中任务为任务的后继；将根据重复任务识别规则3判断出的所有并发结构中的非重复任务存入活动集合中，若存在任务，对于，都有，则的前驱或后继中包含并发结构，此时若，则为非重复任务，从候选重复任务列表中删除；
26、重复任务识别规则4：去除互斥结构及部分并发结构中的非重复任务；对于，，若在原事件日志中出现过的频次，代表原事件日志的轨迹数，且满足条件(6)或条件(7)之一，则为重复任务：
27、条件(6)：若，存在任务、，使得，， 有，或存在任务、，有， ；
28、条件(7)：若，存在任务、，使，，有，或存在，；
29、将存入任务集合中，随后计算候选重复任务集合和的交集，得到重复任务列表集合，即。
30、进一步地，所述步骤4中，变迁系统中的重复任务变迁是指在变迁系统中属于重复任务序列中的变迁；
31、所述变迁重命名规则共包含5条，5条规则顺次执行：
32、变迁重命名规则1：另设重复任务为，重命名变迁系统后的所有重命名标签集合为，代表重命名标签集合中元素的个数，若，则根据不同的重复任务的后继或重复任务的后继前驱关系将多个同名重复任务重标记；设、代表重复任务重命名后的两个不同标签的任务；
33、变迁重命名规则2：当时，针对并发结构情况，若存在任务、，任务的前驱，使， ，使得，则任务和任务为同一任务，需将、重命名为同一标签，同时在变迁邻接关系集合中修改相应标签；
34、变迁重命名规则3：当时，令任务的后继为，若本文档来自技高网
...
【技术保护点】
1.一种面向含重复任务业务流程的模型挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述面向含重复任务业务流程的模型挖掘方法，其特征在于，所述步骤1中，所述包含重复任务的业务流程的原事件日志由轨迹组成，所述轨迹由事件组成，事件用活动表示；
3.根据权利要求1所述面向含重复任务业务流程的模型挖掘方法，其特征在于，所述步骤2中，上下文关系是每个活动的前驱集合、后继集合以及<前驱，后继>关系对集合，所述前驱是被当前活动直接跟随的活动，所述后继是直接跟随在当前活动之后的活动，所述<前驱，后继>关系对由当前活动的前驱和后继构成。
4.根据权利要求1所述面向含重复任务业务流程的模型挖掘方法，其特征在于，所述步骤3中，借助顺序、互斥、并发、循环四种结构关系进行重复任务识别；
5.根据权利要求1所述面向含重复任务业务流程的模型挖掘方法，其特征在于，所述步骤4中，变迁系统中的重复任务变迁是指在变迁系统中属于重复任务序列中的变迁；
6.根据权利要求1所述面向含重复任务业务流程的模型挖掘方法，其特征在于，所述步骤5中，直接跟随图的每个结点表示一个活动，边表示活动之间的直接跟随关系；
7.根据权利要求1所述面向含重复任务业务流程的模型挖掘方法，其特征在于，基于方法设计了应用于包含重复任务的业务流程模型挖掘系统，系统包括获取变体事件日志及变迁系统模块、获取候选重复任务序列及上下文关系模块、获取重复任务序列模块、获取变迁紧邻关系集合模块、获取流程模型模块；
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【技术特征摘要】
1.一种面向含重复任务业务流程的模型挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述面向含重复任务业务流程的模型挖掘方法，其特征在于，所述步骤1中，所述包含重复任务的业务流程的原事件日志由轨迹组成，所述轨迹由事件组成，事件用活动表示；
3.根据权利要求1所述面向含重复任务业务流程的模型挖掘方法，其特征在于，所述步骤2中，上下文关系是每个活动的前驱集合、后继集合以及<前驱，后继>关系对集合，所述前驱是被当前活动直接跟随的活动，所述后继是直接跟随在当前活动之后的活动，所述<前驱，后继>关系对由当前活动的前驱和后继构成。
4.根据权利要求1所述面向含重复任务业务流程的模型挖掘方法，其特征在于，所述步骤3...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘聪，苏轩，曾庆田，段华，张峰，倪维健，鲁法明，原桂远，李超，王路，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：
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