一種基于隊列挖掘的業務流程優化分析方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于業務流程挖掘領域，涉及到業務流程模型優化問題，特別適用于不同 類別的多事件參與的，事件執行存在時延的業務流程模型的挖掘與優化分析。
【背景技術】
[0002] 業務流程管理它不僅是企業業務流程管理中的核心部分，更是企業業務能夠準 確、高效運行的保障。隨著市場競爭的壓力的不斷增大及計算技術的不斷提高，已有越來越 多的企業對過程挖掘提出更高的要求。目前的關于過程挖掘的觀點，多是基于業務流程運 行狀態的挖掘，也就是根據具體任務是否運行來挖掘模型，這種情況下具體任務的執行不 考慮時延問題。但在現實中常見的，不同類別的多事件參與的業務流程中，某個特定任務的 執行是存在時延。此時已有的方法針對這類流程模型的挖掘就存在一定的局限性。也有針 對有時延情況分析任務執行狀態的，但沒有與過程挖掘相結合，用來對流程模型進行優化。
[0003] 因此，面對事件執行存在時延的業務流程的挖掘，有必要在現有過程挖掘技術的 基礎上，提出運用隊列挖掘優化業務流程模型的方法，在初始模型的基礎上，結合隊列挖掘 對特定事件的執行進行時延預測，根據整理分析得到的預測信息結合模型構建技術，對業 務流程模型進行優化，并用事件優先權還原度檢驗模型。這種方法挖掘出的流程模型，不僅 對日志有很好的重放效果，同時對不同類別的事件的執行優先度有準確的展示。
【發明內容】
[0004] 本發明所要解決的技術問題是：提供一種通過現有的過程挖掘技術，初步確定業 務流程模型，然后將業務流程中的任務定義到服務流程中事件，以此將日志序列整理為服 務流程的服務日志，再運用隊列挖掘在針對不同類別的事件采用的快拍準則，對特定事件 的時延預測，包括HOL型時延（表示排在隊伍第一位的顧客的時延）預測和LES型時延（最 新接受服務的顧客的時延）預測，整理分析出事件執行在有時延的情況下的行為信息，最 后結合Petri網行為輪廓關系，確定并優化業務流程模型的方法。
[0005] 為解決以上技術問題，本發明采用如下的技術方案：
[0006] 首先，定義服務流程中不同類別的事件S= (τ，t，ε，ξ)，其中τ表示特定事件 在服務流程中發生的時刻；ι表示那些進入系統，等待接收服務的顧客，為了方便記錄通 常賦予其一個特定的自然數；ε表示顧客進入系統之后的狀態，包括進入隊列，放棄隊列， 開始服務，服務結束；ξ表示顧客的類型，這決定了顧客如何接受服務。在此基礎上，用事 件的唯一標示來區別，并且通過時間戳來排序得到的一組事件的跡整理為服務日志。
[0007] 基于隊列挖掘觀點在處理大流量服務流程時運用的快拍準則，保 存事件在某一時間點的狀態，結合事件的服務日志，對某一特定的事件在某 個時間點進行時延預測，包括HOL型時延預測：
其中
和LES型時延預測：針對類別相 同的事件跡有，
其中 S2= {s e Π I ε (S) = sStart'(s 丨，-"Sw) e Π , Sw =s}，S3= {s e Π , s' e S 21 ε (s) = qEntry~ i (s) = i (s'）} 〇
[0008] 最后，基于隊列挖掘進行的時延預測，整理得到的事件在執行中的行為信息：事件 執行的時延信息，表明了不同類別的事件在服務流程中執行狀態的不同，對應到流程模型 就是不同的執行路徑，以此結合Petri網行為輪廓關系優化初始模型；其他方面信息用于 優化控制業務流程相應的模型結構；不同類別事件執行的優先權信息，基于模型的合理性 以及事件的優先權還原房
來檢驗優化后的模型。結合著三方面的信 息，優化得到最終的業務流程模型。
【附圖說明】
[0009] 圖1是本發明的流程模型的結構圖。
[0010] 圖2是本發明的隊列挖掘的流程圖。
[0011] 圖3是本發明優化流程模型的流程圖。
【具體實施方式】
[0012] 本發明提出基于隊列挖掘的優化業務流程模型的方法。依據日志序列，運用行為 輪廓挖掘流程初始模型，并作合理性以及行為適當性檢驗。再將日志序列整理得到事件的 服務日志，基于隊列挖掘觀點，對特定事件的執行進行時延預測，包括HOL型和LES型時延 預測，依據這些時延預測，整理得到事件執行的行為信息，以此優化初始模型得到服務流程 的模型。最后通過事件的執行優先權還原度檢驗得到的模型。
[0013] 以下結合附圖對本發明作進一步的說明。
[0014] 圖1是本發明的流程模型的結構圖，包括根據日志序列基于Petri網的行為輪廓 關系挖掘業務流程的初始模型，再整理日志序列得到事件的服務日志，基于隊列觀點對特 定事件進行時延預測，整理分析總結出事件執行的行為信息，在Petri網建模技術的基礎 上，優化初始模型得到最終的流程模型。
[0015] 圖2是本發明的隊列挖掘的流程圖，具體來說包括定義服務流程中的事件，并整 理其在服務流程中的服務日志，再結合隊列挖掘的快拍準則對事件進行時延預測：包括類 別為C1的顧客的HOL預測^^ (?)和LES預測Wi5。
[0016] 圖3是本發明的優化流程模型的流程圖，它包含根據得到HOL預測和LES預測，整 理出不同類別的事件在執行過程中的行為信息，包括高優先權的事件優先執行，并且接受 服務時延短于低優先權的事件，根據此信息結合Petri網行為輪廓的角度去分析，進而優 化得出目標模型。最后根據模型合理性和事件優先權還原度檢驗優化后的模型。
【主權項】
1. 基于隊列挖掘優化過程模型的方法，包括對存在時延的業務流程進行隊列挖掘、基 于隊列挖掘對流程模型進行優化，其特征在于：根據日志序列整理得到服務流程中事件的 服務日志，在此基礎上基于隊列挖掘觀點的快拍準則，對事件進行時延預測，包括HOL預測 仍和LES預測&s ?根據時延預測分析整理出不同類別的顧客在初始模型中沒有反映 出的行為信息，再結合Petri網行為輪廓關系優化初始流程模型，最后基于事件優先權還 原度檢驗優化后的模型。2. 根據權利要求1所述的隊列挖掘，其特征在于：在事件執行存在時延的情況下，先根 據服務流程中事件的定義，結合日志序列整理得到事件的服務日志，以此為基礎，根據隊列 挖掘中針對大流量多類別的事件執行所運用的快拍準則，對特定事件接受服務進行時延預 測，包括HOL預測^^ (?)和LES預測。3. 根據權利要求1所述的基于隊列挖掘過程模型的優化，其特征在于：在利用隊列挖 掘的方法對事件進行時延預測后，分析整理得到事件在運行過程中潛在的行為信息，以此 在初始模型的基礎上結合Petri網行為輪廓關系優化流程模型，并利用模型合理性和事件 執行的優先權還原丨農檢驗優化后的業務流程模型。
【專利摘要】一種基于隊列挖掘關于業務流程優化的分析，適合處理不同類別的、多事件參與的業務流程且事件執行存在時延的情況。首先利用現有的過程挖掘技術建立業務流程的初始模型并運用合理性和行為適當性檢驗，然后通過服務流程中事件的定義結合日志序列抽取事件的服務日志，再基于隊列挖掘的快拍準則，針對特定的事件進行時延預測，包括HOL預測和LES預測通過時延預測分析整理出事件的行為信息，結合Petri網行為輪廓關系優化初始模型，最后利用模型合理性和事件執行的優先權還原度檢驗優化后的模型。本發明對事件執行存在時延的業務流程模型進行優化，得到的模型不僅能很好的模擬業務進程，同時能通過挖掘事件執行的行為信息來進一步控制優化流程模型。
【IPC分類】G06Q10/06, G06Q10/04
【公開號】CN105260804
【申請號】CN201510777521
【發明人】方賢文, 曹芮浩, 王曉悅, 劉祥偉, 方歡
【申請人】安徽理工大學
【公開日】2016年1月20日
【申請日】2015年11月12日