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基于Petri网的流程间元素映射方法
  • ISSN号:1000-9825
  • 期刊名称:《软件学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310023
  • 相关基金:国家自然科学基金(61173097);浙江省重大科技专项(2013C01112);杭州市重大科技创新专项(20132011A16)
中文摘要:

对流程进行比较,在业务流程管理中有着重要的应用价值,可用于流程版本控制、流程相似度计算、流程合并等应用场景当中.流程间的元素映射是流程比较的首要步骤.现有的流程比较方法仅考察了流程任务活动的映射,忽略了流程中其他元素的对应关系,进而无法保障流程比较结果的可靠性.为此,提出一种基于Petri网的流程间元素映射模型,侧重描述了库所映射时所需要满足的上下文环境;随后,在此基础上提出了基于上下文环境的流程问库所映射算法.对于任意给定的两个Petri网建模的流程模型,该算法通过双边和单边映射的策略,优先选择上下文环境相似程度最高的库所作为对应库所返回.大量基于真实数据集的实验展示了该方法在库所映射方面的有效性,也展示了其用于流程相似度计算方面的高效性.

英文摘要:

Comparing processes has important application value in business process management, and it is common in scenarios of process version control, and process similarity calculation, process merging. Mapping elements between process models is the first step for process comparison. Current comparison solutions, however, only consider the mapping between tasks but ignore the correspondence of other elements in the process. Hence, the reliability of the results from the process comparison cannot be guaranteed. To address this issue, this paper first proposes a Petri net based model for element mapping between processes, and focuses on description of the context that is required for places mapping. Then, based on the place mapping context, a mapping algorithm is also presented. For any pair of processes modeled by Petri net, the algorithm adopts bilateral and unilateral mapping strategies where the pair of places that shares the most similar contexts is given high priority to be selected as the mapping result. The extensive experiments based on the real world data sets show the effectiveness of the proposed method as well as its efficiency in the scenario of process similarity search.

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期刊信息
  • 《软件学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
  • 主编:赵琛
  • 地址:北京8718信箱中国科学院软件研究所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jos@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562563
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9825
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2560/TP
  • 邮发代号:82-367
  • 获奖情况:
  • 2001年入选中国期刊方阵“双百期刊”,2000年荣获中国科学院优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:54609