11、业务流程监控与相似性搜索技术解析

业务流程监控与相似性搜索技术解析

在当今的商业环境中，业务流程管理对于组织的运营至关重要。随着组织内业务流程模型数量的不断增加，如何高效地监控非管理业务流程以及快速搜索相似的业务流程模型成为了关键问题。

非管理业务流程监控

传统的业务流程管理（BPM）研究主要聚焦于正式流程的合规性检查，然而对于非管理业务流程的监控却面临诸多挑战。传统方法在处理非管理业务流程时存在局限性，例如无法有效处理不确定数据源。

以邮件数据为例，早期方法在计算合规性时，对于得分未超过阈值的邮件数据处理方式存在不足，这类流程实例会被标记为需要人工干预。而当前采用的概率溯源图方法则有所不同，它会考虑所有邮件数据，即使得分较低的邮件也会被纳入低概率分类。通过实际案例分析，对于一个包含22种可能有效流程实例的特定流程，该方法计算出其合规的总体概率仅为45.3703%，从而将此流程标记为不合规。与早期方法75%的准确率相比，概率溯源图方法的准确率略高，达到83.33%，并且保留了早期方法的正确结论，还为更多流程实例提供了额外的正确结论。

概率数据模型在非管理业务流程监控中发挥了重要作用。它能够表示与非管理流程相关的各种数据源中发生的事件，并通过关联和丰富这些事件来重建流程轨迹。基于MayBMS的数据库是实现概率溯源存储并对这类流程运行合规性查询的首次尝试，其在检查实际非管理业务流程是否符合既定政策方面取得了令人鼓舞的结果。

快速业务流程相似性搜索

随着业务流程模型数量的急剧增加，快速搜索相关业务流程模型的需求日益迫切。现有的相似性搜索技术虽然能够根据查询模型对集合中的所有业务流程模型进行排序，但这些技术基于图结构比较查询模型与集合中的每个模型，效率低下且