基于行为轮廓的模块化流程模型修复方法

模型修复是业务流程领域中新的优化方法.为了让流程模型对系统的描述更加准确,使模型修复方法系统化,且进一步降低成本,减少以往修复算法的迭代次数和时间复杂度,可运用基于行为轮廓的模块化修复新方法,由分解、过滤、选择、修复、组合五个模块构成.首先,使用极大分解算法对模型进行分解,使流程模型呈片段状,便于筛选出问题片段;然后,使用过滤算法对所有片段进行线性过滤从而缩短通过行为轮廓来选择劣子模型的时间,再使用感应挖掘算法对劣子模型进行修复;接着,再对修复后的劣子模型和优子模型进行组合,从而使得修复后的模型能够重放事件日志,且能够与原始模型尽可能保持行为相似性,最后通过实验分析验证了所提方法的可行性.