应用软件工程技术中心在业务过程管理研究中取得新进展

发布日期:2021-08-11 浏览次数:


近期,应用软件工程技术中心学术研究组牛菲菲同学(2018级直博生)的关于"业务过程行为相似性度量"的研究成果被国际期刊IEEE Transactions on Services Computing(TSC,CCF-B类,影响因子8.216)录用,论文标题为Measuring Business Process Behavioral Similarity Based on Token Log Profile,指导老师为骆斌教授、葛季栋副教授和李传艺老师,清华大学闻立杰老师也是这篇论文的合作者。


该论文研究的核心问题是:在业务过程模型未及时更新或缺失的情况下,如何通过"托肯日志(Token Log)"高效、准确的度量业务过程之间的行为相似性。该论文首先介绍了业务过程行为相似性度量的研究背景,包括任务定义、意义和研究现状,然后分析和解释现有方案的不足,再详细描述该论文提出的方案,最后对方案进行评估。该论文所提方案的框架及其评估逻辑如图1所示。



具体而言,现有的基于日志的业务过程相似性度量方案均基于传统的"事件日志(Event Log)",存在效率不高、结果区分度不大、度量结果区间分布不均匀等问题。该论文创新性地提出基于托肯日志度量业务过程相似性,并设计和实现了基于同构矩阵的相似性计算方法。在方案评估中,该论文从"相似性度量算法应符合的性质"及"度量效率"两个角度,对比了该论文方案和现有各类最优的算法。其中,该论文还对现有的"相似性度量算法应符合的性质"进行了扩充。对比结果表明,该论文所提算法不仅满足更多性质,同时效率也优于现有算法。


该项研究成果是对研究组关于"利用托肯日志辅助业务过程管理各项活动"的系列研究成果的延续。托肯日志最初由研究组李传艺博士提出,它是对业务过程传统事件日志的一种增强,其利用在活动/任务间传递的各类资源实体记录业务执行过程,形成一种新的系统日志。托肯日志与事件日志最大的不同在于直接记录了活动/任务之间的关联,大幅节约了在后续还原业务逻辑时的时间开销。在所有需要用到活动间关系的业务过程管理活动中,托肯日志较事件日志的优势都将体现。研究组关于托肯日志的前序相关研究成果有:


1. Chuanyi Li, Jidong Ge, Liguo Huang, Haiyang Hu, Budan Wu, Hongji Yang, Hao Hu, Bin Luo. Process Mining with Token Carried Data. Information Sciences, 328: 558-576, 2016. [Process mining with token carried data - ScienceDirect ]

2. 李传艺,葛季栋,胡海洋,胡昊,骆斌.一种基于Token Log的符合性检查方法.软件学报,2015,26(3):509-532. [cre ate_pdf.aspx (jos.org.cn) ]

3. Chuanyi Li, Jidong Ge, Zhongjin Li, Liguo Huang, Hongji Yang, and Bin Luo. Monitoring Interactions across Multi Business Processes with Token Carried Data. IEEE Transactions on Services Computing, 12(6): 941-954, 2019. [Monitoring Interactions Across Multi Business Processes with Token Carried Data | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore ]


这种通过改变打印日志方案以优化后续系统分析任务的方法在软件工程领域也是比较常用的,例如,通过在代码中注入打印日志的语句辅助软件调试和测试等。本研究组关于Token Log的相关研究仍在继续,例如与System of System应用的结合、与区块链场景下的隐私保护的结合等。欢迎对本组研究工作感兴趣的老师、同学与我们联系,联系邮箱:lcy@nju.edu.cn。