[发明专利]基于Petri网行为紧密度的有效低频模式的分析方法在审

专利信息
申请号: 201810782120.X 申请日: 2018-07-17
公开(公告)号: CN109190877A 公开(公告)日: 2019-01-11
发明(设计)人: 方贤文;郝惠晶;王丽丽;方欢;刘祥伟 申请(专利权)人: 安徽理工大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 232001 *** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 低频模式 日志 流程模型 事件日志 初始模式 低频应用 基于事件 计算模型 距离向量 生活领域 行为轮廓 业务流程 分析 有效地 发现 迭代 合理性 噪音 变迁 检测 挖掘
【权利要求书】:

1.基于Petri网行为紧密度的有效低频行为模式的分析方法,包括满足频率阈值的低频行为模式的发现和利用行为紧密度检测分析有效低频行为模式的方法,其特征在于:根据给定的事件日志构建合理的流程模型,通过迭代扩展初始模式发现流程模型中的所以低频的日志序列,并在此基础上计算日志与模型的行为距离向量,利用日志与模型的行为紧密度找出有效低频模式,从而有效区分过程挖掘中的低频日志与噪音日志。

2.根据权利1所述的满足频率阈值的低频行为模式的发现方法,其特征在于:所述的发现方法是根据事件日志间的行为轮廓关系及合理性阈值建立合理的流程模型,通过从候选弧A中增加弧或增加不包含在当前模式的M-模式进行迭代扩展初始模式,发现流程模型中的所有低频的日志序列,迭代扩展发现低频模式有效地搜索模型中的所有低频模式,和群举法想比大大减少了计算量,提高了精确度。

3.根据权利要求1所述的基于行为紧密度检测分析有效低频模式的方法,其特征在于:所述的分析方法根据模型与日志对应变迁之间的最小k阶继承关系,计算了日志与模型的行为距离向量,从而确定了低频日志与模型的行为紧密度,有效区分低频日志与噪音日志,将行为紧密度低的作为噪音直接过滤,进而确定有效低频模型,完善了系统的不足之处。

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