[发明专利]一种基于元数据的流程模型相似性度量方法

权利要求书

1.一种基于元数据的流程模型相似性度量方法，其特征在于，包括：

S1，基于流程注册元模型框架MFI-5构建流程模型描述框架PMDF，并基于所述流程模型描述框架PMDF定义流程模型相似性特征集；

S2，基于所述流程模型相似性特征集，分别对各目标业务流程BPMN模型进行标识与量化，获取各所述目标业务流程BPMN模型分别对应的多个特征向量；

S3，分别计算所有所述目标业务流程BPMN模型中任意二者间关于所述多个特征向量的相似性，获取模型间特征向量相似性；

S4，基于所述模型间特征向量相似性，计算对应目标业务流程BPMN模型间的相似性；

其中，步骤S1中所述基于所述流程模型描述框架PMDF定义流程模型相似性特征集的步骤进一步包括：

确定所述流程模型描述框架PMDF的基础特征，并基于所述基础特征构成所述流程模型相似性特征集。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中所述基于流程注册元模型框架MFI-5构建流程模型描述框架PMDF的步骤进一步包括：

S11，在所述流程注册元模型框架MFI-5中，对位于抽象元类层的元数据进行裁剪，并对在实际应用中不直接参与流程构建的元数据进行删减；

S12，在经过元数据裁剪和元数据删减后的流程注册元模型框架MFI-5中，添加用于描述流程执行顺序的有向关联特征，构建所述流程模型描述框架PMDF。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述流程模型描述框架PMDF的基础特征包括：流程Process、资源Resource、事件Event、顺序依赖Sequence_Dependency、分支依赖Split_Dependency、联结依赖Join_Dependency和关联Association；

相应的，所述基于所述基础特征构成所述流程模型相似性特征集的步骤进一步包括：构建包含元素流程Process、资源Resource、事件Event、顺序依赖Sequence_Dependency、分支依赖Split_Dependency、联结依赖Join_Dependency和关联Association的集合作为所述流程模型相似性特征集；

其中，所述流程Process用于特定目标的结构化活动或任务，所述资源Resource包括流程利用、创建或消耗的实体或虚拟资源，所述事件Event用于标记特定事件的发生，所述顺序依赖Sequence_Dependency用于指明流程按顺序执行，所述分支依赖Split_Dependency用于指明若一个前驱流程执行完毕，一个或多个后继流程将并行执行，所述联结依赖Join_Dependency用于指明若前驱的多个流程执行完毕，后继的一个流程将开始执行，所述关联Association用于指明流程间有向的关联关系。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3的步骤进一步包括：

利用基于距离的相似性算法，分别计算每个所述目标业务流程BPMN模型与其余各目标业务流程BPMN模型关于所述多个特征向量中每个特征向量间的相似性，获取所述模型间特征向量相似性。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S4的步骤进一步包括：

计算所述模型间特征向量相似性的代数平均值，作为所述对应目标业务流程BPMN模型间的相似性。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述S2的步骤之前，还包括：

以业务流程建模标注BPMN语言作为流程建模语言，对实际的目标业务流程进行描述，获取所述目标业务流程BPMN模型和BPMN模型集。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述S3的步骤进一步包括：

基于谷本系数法，定义所述BPMN模型集中任意两个元素间关于所述多个特征向量中每个特征向量的相似性计算公式，并基于所述BPMN模型集中各元素的所述多个特征向量，利用所述相似性计算公式计算所述模型间特征向量相似性。