面向数据模型的并行业务流程异常检测方法技术

本发明专利技术提供一种面向数据模型的并行业务流程异常检测方法，其步骤包括：1）对通过结构验证的业务流程进行划分，将同一网关下同一分支中的节点分在一个块中；2）在数据操作集上建立数据操作代数系统，并根据数据操作代数系统建立任务数据存在矩阵；矩阵的每一行是的数据存在状态向量，对应流程模型中的每一个任务；矩阵的每一列对应数据模型中的一个数据对象；3）基于所述任务状态矩阵，通过任务对数据的操作以及数据的存在状态对业务流程的异常进行检测。本发明专利技术可以高效处理包含大量并行分支的流程模型，对业务流程异常的检测效率高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于信息
，具体涉及一种，可以在大型的并行业务流程上高效地进行异常检测。
技术介绍
业务流程是“为了实现一定的经营目的而执行的一系列逻辑相关的活动的集合”，业务流程的输出是满足市场需要的产品或服务，业务流程的正确性是达到企业既定目标的重要前提。业务流程异常将导致企业业务上的损失，比如用户评价降低、资源浪费、效率降低等等。业务流程异常检测是通过自动化的方法检查业务流程模型中的错误，作为提高流程模型质量的重要手段，已成为业务流程建模过程中的重要一环。 然而近年来，随着分布式计算的普及以及企业对效率的需求，业务流程中的并行结构不断增多，结构也愈加复杂和庞大。目前大多数异常检测算法都基于状态空间搜索，在这些大规模的、包含大量并行分支的业务流程上进行异常检测时，将会出现状态空间爆炸的现象，很难保证高效性。同时，当前信息系统大都是数据密集型信息系统，业务流程中包含了大量对数据的操作，大量任务的执行以特定数据对象为前提，数据模型对于业务流程有着不可忽视的影响。然而业务流程模型与数据模型从不同的视角出发来描述系统，它们由不同的专家设计完成，这导致业务流程模型和数据模型之间可能存在潜在冲突，这种冲突使得在流程模型的数据模型均正确的情况下还有可能造成流程运行的异常。以往的方法大都未考虑数据模型对流程模型的影响，只是进行流程模型本身的异常检测，不能发现面向数据模型的流程异常。目前已有的流程验证方法和验证工具主要分为以下三类(I)语法验证。语法验证主要检查流程模型是否符合建模语言或规范，它通常基于特定的建模语言。例如，使用YAWL建模后建模工具会检查是否符合YAWL语法。它是最底层的验证，仅能保证模型的描述没有语法错误，不能保证流程模型的正确性。(2)结构验证。目前大多数研究都针对结构验证。结构验证大部分是针对流程的自身结构，即控制流(Control Flow),进行验证。结构正确性保证流程模型是无结构冲突的，是对流程正确性最基本的要求，常见的结构验证方法一般是基于soundness属性验证或者与soundness属性等价的Iiveness和boundness属性的,例如可达图法，图归约法、状态空间搜索法、流程逻辑法等；基于这些方法，已经开发了一些成熟的流程模型结构验证验证工具，其中最有代表性的是Wofan和WofanYAWL。Woflan是荷兰埃因霍温科技大学研发的业务流程验证工具，项目领导者为业务流程研究领域的著名学者Wil M. P. van der Aalst。Woflan的验证方法基于Petri-net语言，Aalst 等人(参考文献 I :W. M. P. van der Aalst. Business Process ManagementDemystified:A Tutorial on Models, Systems and Standards for Workflow Management.In J. Desel, W. Reisig, G. Rosenberg (Eds.), Lecture Notes in Computer Science 3098，pp. 1-65, Springer-Verlag, 2004.参考文献 2 :W. M. P. van der Aalst, “Verificationof Workflow Nets.，，In P. Azema and G. Balbo, editors, Application and Theory ofPetri Nets, volume 1248 of Lecture Notes in Computer Science, pages 407-426.Springer-Verlag, Berlin, 1997)对 Petri-net 做了大量研究，并在 Petri-net 的基础上提出了 Workflow-net (WF-net)。WF-net对于常见的业务流程控制结构的模式都能很好地支持，它可以与很多其它描述能力相似的流程建模语言(如BPEL)互相转换。这就使得Woflan可以支持不同语言建立的流程模型的验证。WofYAWL对业务流程控制流提供更为全面的验证功能，WofYAWL基于YAWL语言。YAWL由Aalst等人提出，用来弥补WF-net在描述某些复杂流程复杂控制结构方面的一些不足，它支持诸如cancellation regions这样的高级控制结构。因此WofYAWL能检测更高级的业务流程控制结构。Aalst 等人(参考文献 3 ffynn, M. T.，Aalst, ff. M. P. V. D.，Hofstede, A. H. M. T.，andEdmond, D. Verifying Workflows with Cancellation Regions and OR-Joins:An ApproachBased on Reset Nets and Reachability Analysis. In Proceedings of BusinessProcess Management. 2006, 389-394.参考文献 4 :H. M. W. Verbeek, Wil M. P. van der Aalst,Arthur H. M. ter Hofstede. Verifying Workflows with Cancellation Regionsand OR-joins:An Approach Based on Relaxed Soundness and Invariants. Comput.J. , 2007:294 314)提出了一种检测包含复杂控制结构cancellation regions和0R-join的并行业务流程的方法通过判断是否满足Soundness, Weak soundness, Irreduciblecancellation regions以及Immutable OR-joins这四个属性来衡量模型的正确性。但是这四个属性的判断是基于可达性和可覆盖性分析的，即要遍历流程执行中的整个状态空间，在流程并行分支数较多是将发生组合爆炸现象，使得流程的验证很难在短时间内完成。另一方面，WofYAWUWoflan以及其它结构验证方法，都仅仅考虑了流程模型本身，并未考虑数据模型对流程的影响，从而不支持面向数据模型的并行流程模型异常检测。(3)语义验证。语义验证是层次最高、最完整的验证，保证流程模型的定义与实际业务流程的目标一致性，在执行中不会出现异常。现在一些基于数据流验证的方法，例如文献“SunS, Nunamaker J, Zhao J, Sheng 0:Formulating the data-flow perspective forbusiness process management. Information Systems Research, 2006，17(4) :374-391”考虑了流程的语义信息，是语义验证的雏形。但完整的、实际可执行的流程模型正确性应该基于数据模型和流程模型的共同作用，考虑数据模型对流程的影响。目前很少有验证方法是基于语义验证的。一种基于Data-P本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种画向数据模型的并行业务流程异常检测方法，其步骤包括：1)对通过结构验证的业务流程进行划分，将同一网关下同一分支中的节点分在一个块中；2)在数据操作集上建立数据操作代数系统，并根据所述数据操作代数系统建立任务数据存在矩阵；所述矩阵的每一行是的数据存在状态向量，对应流程模型中的每一个任务；所述矩阵的每一列对应数据模型中的一个数据对象；3)基于所述任务状态矩阵，通过任务对数据的操作以及数据的存在状态对业务流程的异常进行检测。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：尹宁，刘之强，李红燕，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：