[发明专利]基于图挖掘和图距离的流程推荐方法

摘要

本发明涉及流程自动化领域，公开了一种基于图挖掘和图距离的流程推荐方法，具体步骤如下预处理步骤将输入的流程集抽象标号为有向图的形式，得到流程子图；模式发现步骤子图挖据和分解模块对所述预处理步骤输出的合集进行分解，得到上游子图、候选节点集以及置信度，将所得上游子图、候选节点集以及置信度注册为模式表中的数据条目；流程推荐步骤推荐模块获取参考流程，将参考流程与模式表中的上游子图进行比较，选出最匹配数据条目，将最匹配数据条目所对应的候选节点集输出为推荐流程。本发明的优点在于，推荐效率高，算法的计算复杂度更小，推荐精度高，支持复杂结构流程的处理，具有较高的应用价值。

主权项

一种基于图挖掘和图距离的流程推荐方法，其特征在于，具体步骤如下：预处理步骤：将输入的流程集抽象标号为有向图的形式，得到流程子图，所述流程集包括工艺流程、业务流程以及事务流程，使用频繁子图挖掘算法对流程子图进行挖据，输出包含所有包括流程子图及其子图出现频率的合集；模式发现步骤：子图挖据和分解模块(21)对所述预处理步骤输出的合集进行分解，得到有影响上游子图、候选节点集以及置信度，将所得有影响上游子图、候选节点集以及置信度注册为模式表(3)中的数据条目，所述流程子图的末尾节点作为候选节点，剩余部分作为上游子图，选择候选节点集中置信度大于阈值的上游子图，即为有影响上游子图；流程推荐步骤：推荐模块(4)获取参考流程，所述参考流程由用户界面模块(1)输入，将参考流程与模式表(3)中的有影响上游子图进行比较，选出最匹配数据条目，将最匹配数据条目所对应的候选节点集输出为推荐流程；流程推荐步骤中，所述比较的步骤具体包括：1)对模式表(3)中的每个有影响上游子图p和参考流程R进行处理，得到所述p和R的最小公共超图MCSub和最大公共子图MCSup，计算得到MM距离，所述MM距离为最小公共超图MCSub和最大公共子图MCSup的大小之差，即MMDist＝|MCSup|‑|MCSub|；2)根据参考流程R的节点向后位置，得到所述p和R的位置距离Lop，所述节点向后位置为：令R＝(N，E，Ln，α)表示参考流程，RR(RR∩N＝φ)表示R的待推荐节点集，In(x)和Out(x)分别表示节点x的输入节点集和输出节点集，num(N)表示集合N中节点的个数，x，y，z∈N∪RR；节点x的节点向后位置为：Lop(x)=0,x∈RRLop(y)+1,x∈In(y),num(Out(In(y)))=1max(Lop(z)+1),z∈Out(In(x)),num(Out(In(y)))>1;]]>所述位置距离Lop的计算步骤包括：1’)找出所述参考流程R中的循环结构，分别用不同的无关节点替换其中互相独立的循环结构，所述无关节点为独立于活动节点的节点，如果两个或者两个以上的循环结构之间存在公共节点，则将所述两个或者两个以上的循环结构分别用同一个无关节点替换，得到参考流程R的无循环图；2’)根据所得无循环图得到图中节点的节点向后位置；3’)将无循环图中的无关节点恢复为步骤1’)替换之前的循环结构，并将无关节点的位置距离赋值给循环结构的节点，得到参考流程R中所有节点的节点向后位置；4’)根据步骤3’)所得到的节点向后位置，得到所述位置距离Lop；3)根据所述MM距离和位置距离Lop得到所述p和R的总距离，并将候选节点集、总距离以及置信度添加至CNS中；4)将CNS中的条目按照所述总距离由小到大进行排序，如果距离相同，则按照置信度由高到低进行排序，然后将位置靠前的多个结果选为最匹配数据条目。