基于流程模型分解的分布式合规性检查方法

TP301; 合规性检查是流程挖掘领域的一项重要任务,旨在发现业务流程日志行为和模型行为之间的差异和共性.对齐(Alignment)是当前合规性检查的标准技术之一,能精确定位日志行为和模型行为之间的偏差.然而,随着事件日志规模和复杂程度的增长,对齐通常非常耗时且难以在合理的时间内返回结果.为此,提出一种基于流程模型分解的分布式合规性检查方法,首先,将各类流程模型统一转换为流程树模型,并利用流程树的结构特性将流程树分解为子树,以减少对齐方法的搜索空间;其次,在分布式平台Spark上计算轨迹和子模型的最优对齐,从而加快对齐的计算;最后,通过多个日志进行实验对比.所提方法均已在PM4PY和Spark...

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Bibliographic Details
Published in计算机集成制造系统 Vol. 30; no. 8; pp. 2884 - 2896
Main Authors 沈晓林, 刘聪, 李会玲, 郑凯, 程龙, 曾庆田
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 山东科技大学电子信息工程学院,山东 青岛 266590%华北电力大学控制与计算机工程学院,北京 102206%山东科技大学电子信息工程学院,山东 青岛 266590 31.08.2024
山东理工大学计算机科学与技术学院,山东 淄博 255000%山东理工大学计算机科学与技术学院,山东 淄博 255000
Subjects
conformance checking
分布式计算
分解
process tree
decomposition
对齐
alignment
合规性检查
流程树
distributed computing
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Summary:TP301; 合规性检查是流程挖掘领域的一项重要任务,旨在发现业务流程日志行为和模型行为之间的差异和共性.对齐(Alignment)是当前合规性检查的标准技术之一,能精确定位日志行为和模型行为之间的偏差.然而,随着事件日志规模和复杂程度的增长,对齐通常非常耗时且难以在合理的时间内返回结果.为此,提出一种基于流程模型分解的分布式合规性检查方法,首先,将各类流程模型统一转换为流程树模型,并利用流程树的结构特性将流程树分解为子树,以减少对齐方法的搜索空间;其次,在分布式平台Spark上计算轨迹和子模型的最优对齐,从而加快对齐的计算;最后,通过多个日志进行实验对比.所提方法均已在PM4PY和Spark分布式环境中实现,并且可以作为一种框架与其他合规性检查方法结合使用.通过公开日志数据集将所提方法与已有基于A*的对齐方法和托肯重演方法进行对比,实验结果表明所提方法可以提高业务流程合规性检查的计算效率.
ISSN:1006-5911
DOI:10.13196/j.cims.2023.BPM16