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题名一种基于Token Log的符合性检查方法
被引量：5
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作者
李传艺
葛季栋
胡海洋
胡昊
骆斌
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机构
计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)
南京大学软件学院
高维信息智能感知与系统教育部重点实验室(南京理工大学)
杭州电子科技大学计算机学院
南京大学计算机科学与技术系
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期509-532,共24页
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基金
国家自然科学基金(61100039
61321491
+10 种基金
91318301
61272188
61202002)
国家高技术研究发展计划(863)(2013A A01A213)
国家重点基础研究发展计划(973)(2015CB352202)
中央高校基本科研业务费
江苏省自然科学基金(BK20131277)
浙江省自然科学基金(LY12F02005)
高维信息智能感知与系统教育部重点实验室(南京理工大学)基金(30920130122005)
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放基金(KFKT2014B15)
浙江省哲学社会科学重点研究基地(信息化与经济社会发展研究中心)课题(14JDXX04YB)
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文摘
使用事件日志进行符合性检查的主要方法是:使用过程模型模拟执行事件日志中的任务序列,通过统计可被模型再现的任务序列及模型运行中可能触发的非运行序列中的任务个数,判断模型与日志的符合程度.但这种判断方法并不完备:如果模型中包含大量选择结构,则即使日志是模型本身的日志,也会因为模拟执行较多任务时会触发当前序列外的其他任务,而误判日志与模型的符合性较低;或者,如果模型中只包含少数的并发结构和多数的顺序结构,则即使日志只包含顺序结构的内容且非该模型对应日志时,也会因为在模拟执行时只有个别任务会导致模型无法继续执行,而其他多数任务可以执行而误判日志与模型有较高的符合性.基于已有方法的弱点,提出了使用日志内容检查模型结构正确性与使用模型结构检查日志内容完整性的双向检查标准,并提出一种内容特征与模型结构特征一一对应的新型日志——Token Log,用于过程模型与系统日志的符合性检查,使得检查和判断过程更加清晰简洁,结果更加准确.
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关键词
符合性检查
过程挖掘
Petri网
工作流网
t0ken
LOG
T-不变量
S-不变量
PROM
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Keywords
conformance checking
process mining
Petri-net
Token Log
T-invariant
S-invariant
ProM
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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