基于业务流程日志和实体轨迹配对的行为模式挖掘方法

    公开(公告)号:CN106095955A

    公开(公告)日:2016-11-09

    申请号:CN201610424544.X

    申请日:2016-06-16

    CPC classification number: G06F17/30705 G06Q10/0633

    Abstract: 本发明公开了一种基于业务流程日志和实体轨迹配对的行为模式挖掘方法。本发明将事件日志数据集转换成实体轨迹数据集,通过使用合成聚类算法来对这些实体轨迹数据集进行分层聚类,得到一个实体轨迹ID向导树,以该向导树为索引,得到包含所有实体轨迹数据集的配对矩阵;然后再通过遍历该配对矩阵将活动名称属性相同的元素划分在一起得到活动块,并根据活动块中的活动名称属性和活动执行者属性组合出现的次数之和、各自出现的次数选择出较频繁的活动块和组合并得到这些频繁的活动块和活动块中频繁的组合之间的结构关系。本发明从协作的角度出发挖掘非结构化业务流程中存在的一些固定行为模式,对于非结构化业务流程的有效分析具有很重要的意义。

    基于业务流程日志和实体轨迹配对的行为模式挖掘方法

    公开(公告)号:CN106095955B

    公开(公告)日:2019-04-05

    申请号:CN201610424544.X

    申请日:2016-06-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于业务流程日志和实体轨迹配对的行为模式挖掘方法。本发明将事件日志数据集转换成实体轨迹数据集,通过使用合成聚类算法来对这些实体轨迹数据集进行分层聚类,得到一个实体轨迹ID向导树,以该向导树为索引,得到包含所有实体轨迹数据集的配对矩阵;然后再通过遍历该配对矩阵将活动名称属性相同的元素划分在一起得到活动块,并根据活动块中的活动名称属性和活动执行者属性组合出现的次数之和、各自出现的次数选择出较频繁的活动块和组合并得到这些频繁的活动块和活动块中频繁的组合之间的结构关系。本发明从协作的角度出发挖掘非结构化业务流程中存在的一些固定行为模式,对于非结构化业务流程的有效分析具有很重要的意义。

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