[发明专利]一种基于异构流程数据的优质流程树模型生成方法和系统

权利要求书

1.一种基于异构流程数据的优质流程树模型生成方法，其特征在于，所述流程树模型生成方法包括以下步骤：

步骤一：子流程数据生成，通过向子流程数据生成引擎输入多类型流程的全量数据，在全量的流程数据上的基础上，利用聚类算法，以挖掘并输出n个子流程的日志数据；

步骤二：子流程模型生成，为每个子流程数据上生成一个单一的子流程模型；

步骤三：对优质子流程模型进行筛选，过滤出优质的子流程模型；

步骤四：抽取流程树中流程组件及流程组件特殊度设定，将流程模型转成流程树的格式，抽取流程树中的节点关系，且每种关系构成一个流程组件，对流程组件的特殊度进行设定；

步骤五：基于优质流程组件拼接完整流程，选择最小化的目标函数的流程组件进行流程树的建立，将所有抽取出来的流程组件进行迭代组合，最终建立全新的流程树。

2.根据权利要求1所述的一种基于异构流程数据的优质流程树模型生成方法，其特征在于：所述步骤一中聚类算法为Kmeans均值偏移聚类算法和DBSCAN聚类算法的一种。

3.根据权利要求1所述的一种基于异构流程数据的优质流程树模型生成方法，其特征在于：所述步骤二中子流程模型生成具体方法为：将步骤一种n个子流程的日志数据输入子流程模型生成引擎，通过流程挖掘算法挖掘建立模型，输出m个子流程模型。

4.根据权利要求3所述的一种基于异构流程数据的优质流程树模型生成方法，其特征在于：所述步骤三中对优质子流程模型进行筛选过程中，首先输入m个流程模型和每个流程模型的计算指标以及对计算指标的人工设定的阈值，通过计算得分，输出x个优质的子流程模型，其中计算得分高于人工设定的阈值则认为是优质的子流程模型。

5.根据权利要求4所述的一种基于异构流程数据的优质流程树模型生成方法，其特征在于：所述流程模型的计算指标包括：适应性，泛化性，简易性，精准性。

6.根据权利要求1所述的一种基于异构流程数据的优质流程树模型生成方法，其特征在于：所述步骤四中节点关系包括顺序组合、独占组合、重复环、并行组合四种节点关系。

7.根据权利要求1所述的一种基于异构流程数据的优质流程树模型生成方法，其特征在于：所述步骤四中流程组件若在多棵流程树中都出现，则该流程组件的特殊度越低，以通过步骤四中输出s个流程组件以及每个流程组件的重要度。

8.一种如权利要求1中所述的基于异构流程数据的优质流程树模型生成方法的挖掘系统，其特征在于，包括：

子流程数据生成引擎，所述子流程数据生成引擎通过输入所有流程日志文件挖掘并输出子流程数据；

子流程模型生成引擎，所述子流程模型生成引擎连接子流程数据生成引擎，且其基于子流程数据输出子流程模型；

优质子流程筛选引擎，所述优质子流程筛选引擎连接子流程模型生成引擎通过子流程模型输出优质的子流程数据模型；

抽取流程树中流程组件及流程组件的特殊度引擎，所述抽取流程树中流程组件及流程组件的特殊度引擎对子流程模型输出流程树模块以及重要数值；

基于优质流程组件拼接完整流程的引擎，所述基于优质流程组件拼接完整流程的引擎连接优质子流程筛选引擎和抽取流程树中流程组件及流程组件的特殊度引擎输出完成的流程树。