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本文介绍了业务流程监控框架与预测性任务监控的理论基础与实际应用。通过定义可监控事件、关联键、生成事件和终止条件，构建了基于抽象级别的监控上下文管理机制，并提出了支持动态事件处理的监控框架算法。在真实日志数据上的实验验证了该框架的有效性，能够生成带指标注释的流程模型用于分析不同行为模式。为进一步提升监控能力，文章提出预测性任务监控框架，结合建模工具、流程引擎、复杂事件处理（CEP）系统和偏差预测系统，满足对连续任务的实时监控需求。以智能物流中的航空货运为例，展示了如何利用外部数据源和监督学习方法实现对任务执行

本文深入解析了两种提升企业业务绩效的关键技术：SECPI技术和业务监控框架。SECPI技术通过属性评估与迭代扩展，结合k个SVM模型组合，有效解释流程实例聚类结果，支持业务优化与异常检测；业务监控框架则通过参数关联、指标确定和监控上下文定义，实现从真实系统日志中高效提取流程并进行实时分析，满足多维度业务需求。文章还探讨了两种技术的优势、应用场景、实现挑战及未来发展趋势，展示了其在业务流程理解与优化中的重要作用。

本文探讨了过程挖掘中的两项关键技术：自动挖掘模型与先验理论模型的对比，以及用于解释过程实例聚类的SECPI技术。自动挖掘模型在复杂度和可理解性方面表现更优，能生成更简洁的业务流程模型；SECPI技术通过构建特征向量并利用SVM分类器推导出简洁的if-then规则，有效解释聚类结果，提升用户对聚类驱动因素的理解。该技术在制造业和服务等领域具有广泛应用前景，并通过多项性能优化提升了算法效率。未来可结合其他过程挖掘技术、处理更复杂控制流特征，并增强对低质量日志的适应能力。

本文提出一种基于语义关系抽象活动的方法，通过自然语言处理技术识别活动标签间的共同目标，利用WordNet分析动词与名词的上位词和整体部分关系，将语义相关的活动分组为子流程。该方法在事件日志预处理阶段引入层次结构，结合声明式流程挖掘技术，有效降低模型复杂度，避免‘意大利面条式’结构，提升流程模型的可理解性。案例研究表明，与扁平模型相比，层次化模型在活动数量、约束数量及约束/活动比率方面均显著优化。文章还探讨了技术细节、与其他方法的对比优势及在业务流程管理和智能系统中的应用前景。

本文提出了一种从事件日志中自动发现混合流程模型的技术，结合过程式和声明式建模优势，通过上下文分析区分结构化与非结构化事件，并分别采用合适的挖掘方法生成子流程。最终构建出层次化的混合模型，避免了传统方法产生的复杂‘意大利面条式’结构。该方法在真实金融日志上的评估表明，所生成的模型具有良好的拟合度和更高的可理解性。未来将在理论指标、技术灵活性和实证广度方面进一步改进。

本文探讨了业务流程执行与数据管理分离的挑战与解决方案，提出基于自引导工件（sg-artifact）的SeGA框架，实现BPM系统中数据与执行的解耦，支持多租户和业务流程即服务（BPaaS）。通过将五类流程相关数据统一封装为独立工件实例，SeGA框架实现了执行独立性，并由调度器与中介器协同完成跨系统的流程执行。此外，文章引入基于信息处理视图（IPV）的可见性评估框架，帮助企业识别高价值流程并匹配信息技术能力，提升实时决策水平。最后，对未来BPM系统的发展提出了分层架构建议，推动流程管理向更灵活、可扩展的方向演

本文探讨了如何通过Little-JIL和hADL语言灵活指定人类行为，并结合自引导工件（sg-artifacts）与SeGA框架实现业务流程执行与数据管理的分离。文章分析了两种语言在医院急诊流程中的协同应用，对比了各自的技术特点，并阐述了SeGA框架如何支持BPaaS的高效、可扩展实现。同时讨论了技术集成、人员培训与数据安全等实际挑战及应对策略，展望了智能化发展、跨领域应用与生态系统建设的未来趋势。

本文探讨了运行时设备切换与交互密集型流程中灵活人类行为建模的前沿技术。首先介绍了支持安卓、Windows和Linux平台的设备切换机制，结合本体描述与流程引擎改造，实现任务在设备间的无缝迁移。其次，提出融合hADL与Little-JIL两种语言，分别从协作结构和流程控制角度建模人类灵活行为。文章进一步分析了二者在移动办公、医疗协作、教育教学等场景的应用，并探讨了技术集成、数据安全与用户接受度等挑战。最后展望了技术创新、应用拓展与标准化的发展方向，展示了提升系统适应性与用户体验的巨大潜力。

本文提出一种实现运行时设备自由切换的方法，通过构建设备本体并结合流程模型，支持用户在不同设备间无缝切换并保留应用状态。利用OWL和RDF描述设备属性，使用SPARQL定义设备选择表达式（DSE），并通过设备变更定义（DCD）控制切换规则。该方法基于BPMN扩展和Activiti引擎实现，适用于购票等多设备协作场景，提升用户体验的灵活性与连续性。

本文提出了一种名为DRain的基于结果质量（QoR）驱动的数据感知流程分析框架，旨在解决智慧城市等复杂场景中数据分析流程的动态选择与配置问题。通过引入基础模型、变化点（DRi活动）和意图与结果质量模型（IQoRM），DRain支持在运行时根据用户定义的时间、成本和数据质量等约束，自动选择和配置最优的分析流程变体。框架结合领域本体与特征模型，实现了高效的基础模型检索、数据端点匹配和片段求解。评估结果显示，DRain在处理大量流程变体和数据端点时具有较低的运行开销，平均响应时间短，具备良好的实用性与可扩展性。未

本文探讨了在产品主数据管理（MDM）领域中，如何从以状态为中心的流程感知信息系统（PAIS）演进到可配置和参数化的业务流程架构。针对长生命周期业务对象的管理需求，提出采用状态中心流程（SCP）结合BPMN 2.0进行建模，并选择A6方案（活动表示状态、附加中断事件表示触发）以提升模型清晰度与可维护性。通过将状态逻辑外化为外部状态自动机，解决了传统硬编码架构的局限，实现了设计时配置与运行时参数化。该架构支持39个以上流程的动态调用与正确性保障，已在实际MDM系统中验证其有效性，并为BPM用例目录贡献了一个新的

本文通过实证研究分析了工作复杂度、员工专业技能和工作优先级对服务时间的影响，并基于多维度数据构建了优化的人员配置模型。研究发现，仅考虑工作复杂度会导致人员配置不足，而结合专业技能和优先级因素能更准确地满足服务水平要求。通过非参数检验与模拟分析，提出了改进的工单调度规则和流程图，为IT服务管理中的资源配置提供了数据驱动的决策支持。

本文研究了IT事件管理流程中基于专业知识的人员配置问题，通过分析4000个事件和60名工作者的数据，探讨了工作复杂度、优先级和员工经验对服务时间的影响。研究发现专家在处理复杂或高优先级任务时效率显著高于新手，而简单任务则可由新手高效完成。据此提出了优化的人员配置策略，并构建了基于模拟的优化模型以最小化成本并满足SLA要求。最后总结了有效性威胁与未来研究方向，强调数据驱动方法在提升服务系统运营效率中的关键作用。

本文介绍了一种用户友好的属性规范与流程验证框架，旨在提高汽车行业中车辆调试流程的质量与可靠性。通过结合上下文知识数据库动态生成属性实例，避免手动编写复杂的CTL规范，降低出错风险并提升维护效率。框架支持将OTX流程转换为Petri网，并利用模型检查技术验证流程是否满足关键属性。系统已在AAAFT框架中实现，具备图形化界面，可可视化违规任务。实证评估表明该方法能有效检测流程干扰，专家访谈显示其在可用性、通用性和流程质量提升方面具有积极效果。未来工作包括优化信息展示、多语言支持及与工具链的深度集成。

本文提出了一种针对车辆调试流程的用户友好型属性规范与验证框架。通过分析实际调试流程中的常见属性及其上下文依赖，提炼出可复用的属性模式，并构建基于关系数据库的上下文知识模型。框架能够根据具体流程上下文动态生成属性实例，将调试流程转换为Petri网，并利用CTL进行模型检查验证。该方法兼顾语法、资源、任务与ECU相关约束，支持自动化验证与结果可视化。评估表明，该框架具有良好的准确性、通用性和易用性，适用于复杂汽车生产环境中的调试流程质量保障。

本文探讨了业务流程模型中路径错误的分析与优化方法。基于Petri网和模型检查技术，通过可达性图识别错误路径，并提出利用冲突簇和进展假设对长路径进行有效简化。进一步引入去除虚假冲突和结合并发性的优化策略，显著提升了路径的简洁性与可解释性。实验结果表明，该方法在多个工业流程模型库中实现了高达80%以上的路径简化率，帮助建模者更高效地定位和修复控制流与信息流问题，为业务流程的正确性和效率提供了有力保障。

本文探讨了业务流程模型中的行为比较与错误解释方法。在行为比较方面，提出了基于展开前缀和对称差分的行为差异分析方法，定义了重复行为的分类，并通过最优匹配和事件关系矩阵实现模型间的精确对比。在错误解释方面，针对传统路径过长、难以理解的问题，提出一种新方法：聚焦关键决策、执行额外验证、利用并发结构、结合属性去除无关部分，显著提升了错误解释的简洁性与可理解性。文章以Petri网为建模基础，充分发挥其图形化与并发表达优势，并通过实验验证了方法的有效性。未来将优化技术可扩展性，深入研究循环模型的比较问题。

本文系统地探讨了过程模型的行为比较方法，涵盖分支过程的配置、确定性过程与可见偏序集等价等基本概念，并引入素事件结构（PES）和非对称事件结构（AES）作为比较的技术基础。针对AES折叠的非规范性问题，提出了基于图规范标记的确定性折叠方法，确保结果的唯一性和可比性。为处理循环导致的无限展开问题，定义了新的切割上下文Θ_Pred，构造出能保持因果关系完整性的规范展开前缀。进一步提出了差异操作符Δ(σ1,σ2)，用于识别事件、因果关系及非对称冲突的差异，并设计自然语言表达规则以提升可理解性。最后总结了当前成果，并

本文综述了业务流程特征关联与行为比较的研究进展。在特征关联方面，提出基于依赖特征、独立特征和过滤器的分析框架，并通过决策树实现预测与解释，已在UWV案例中验证其应用价值。在行为比较方面，探讨了将流程模型转换为非对称事件结构（AES）的方法，解决了事件重复和循环处理的局限性，实现了更精确的行为差异诊断。文章还介绍了Petri网、分支过程等预备知识，以及行为关系的定义，并展望了未来在分析用例分类、用户支持、准确性提升和数值特征处理方面的研究方向。该研究为企业流程管理、优化与集成提供了理论支持和技术手段。

本文介绍了一个业务流程特征关联的通用框架，通过追踪适应性、活动执行统计和公式满足情况等操作，深入分析流程日志中的特征关联。以UWV失业福利流程为例，探讨客户特征、流程执行方式与索赔发生之间的关系，并通过多个分析用例构建决策树模型，揭示关键影响因素。最终提出基于数据驱动的流程优化建议，帮助组织识别风险、改进流程并建立预警机制，提升运营效率与服务质量。

本文提出了一种用于关联业务流程特征的通用框架，旨在通过分析事件日志中的控制流、数据流、时间、组织和一致性等多维度特征，挖掘流程中瓶颈或偏差的根本原因。该框架以生成决策树为核心，支持多种轨迹操作和特征离散化方法，能够统一现有临时解决方案，适用于医院管理、政府服务等多个领域的流程优化。通过实际案例展示，说明了如何从原始日志出发，经过特征提取与处理，最终获得可解释性强的决策树模型，为基于数据驱动的业务流程改进提供有力支持。

本文介绍了一种基于概率模型的时间异常检测方法，用于识别业务流程中的异常事件和测量误差。该方法结合GDT_SPN模型与对数似然假设检验，不依赖正态分布假设，具有高灵活性和准确性。通过分析相邻活动持续时间的相关性，有效区分测量误差与良性异常，并在医疗、制造、物流等行业具有广泛应用。研究还总结了操作步骤，并展望了多维度、实时检测与自适应更新等未来方向。

本文探讨了时间感知业务流程中的变更处理与时间异常检测方法。在变更处理方面，提出了插入时间延迟和固定日期元素等操作，并通过定理分析变更对实例时间模型的影响，引入基于近似约束的优化策略以降低恢复最小网络的计算开销。在异常检测方面，结合GDT_SPN模型与事件日志构建贝叶斯网络，利用概率推理识别活动序列中的时间异常，并有效区分测量错误与真实异常。通过合成与真实数据集的实验验证了方法的有效性，最后展示了在ATAPIS工具集上的概念验证原型及其性能优势。

本文深入解析了时间感知流程的变更处理机制，重点探讨了基于条件简单时间网络（CSTN）的时间一致性建模与检查方法。文章系统介绍了串行、并行和条件插入活动以及时间滞后等基本变更操作，分析了各类操作对流程时间一致性的影响及保障措施，并阐述了实例时间模型在运行时的动态维护策略。通过算法描述与流程图展示，揭示了变更后恢复最小网络的重要性。最后，讨论了实际应用中的性能、交互与异常处理问题，并展望了未来在复杂变更模式、智能决策支持和跨组织流程协调等方面的研究方向。

本文探讨了服务流程中资源调度协议的挖掘与时间感知流程的变更处理。通过数据挖掘方法（如决策树和随机森林）及排队理论启发式方法，从事件数据中提取调度规则，实现高达88%的预测精度。同时，针对时间感知流程面临的复杂时间约束与运行时动态变更挑战，提出基于ATAPIS框架的解决方案，结合时间感知流程模式与变更操作的前置后置条件，确保流程实例的时间一致性。文章还分析了多种时间模式及其在流程模型中的应用，并讨论了变更操作对时间属性的影响及优化策略，为提升服务流程性能提供了有力支持。

本文探讨了服务流程中资源调度协议的挖掘方法，结合数据挖掘分类器与排队启发式方法，从客户服务日志和资源服务日志中提取队列长度、最长等待时间等排队信息，构建特征向量以预测资源分配决策。研究评估了线性判别分析（LDA）、多项逻辑回归（MLR）、决策树、随机森林以及最长队列优先（LQF）和最延迟优先（MDF）等六种方法在不同排队信息场景下的误分类率。实验基于以色列电信公司的真实呼叫中心数据，结果表明基于树的方法（尤其是随机森林）表现最优，而排队启发式方法虽简单但性能次之。文章进一步讨论了方法的优缺点及改进方向，强调

本文研究了服务流程中资源调度协议的挖掘方法，旨在提升服务流程的性能。通过分析客户与服务提供商的交互性，提出将排队信息作为关键要素融入资源调度协议挖掘。文章设计了两种技术：基于排队信息的数据挖掘方法（如决策树和随机森林）和源自排队理论的启发式方法。基于真实电信日志的实证评估表明，排队启发式方法、决策树和随机森林在预测准确性上表现优异，且启发式方法更高效省时。研究为服务流程的性能优化提供了有效工具和思路。

本文提出了一种针对业务流程建模与符号（BPMN）的扩展方法——BPMN+C，旨在满足审计人员在业务流程内部控制建模中的需求。通过整合实证研究得出的审计相关概念，如控制目标、风险、审计结果等，并将控制手段作为可识别的模型元素集成到流程图中，提升了流程模型在审计任务中的可理解性与有效性。研究采用设计科学方法构建扩展模型，并通过实验室实验验证其在提升审计效率、增强风险识别能力方面的优势。结果表明，BPMN+C显著改善了审计人员对内部控制的理解和评估能力，为流程合规性审计提供了有力支持。

本文提出了一种创新的隐式业务流程管理（Implicit BPM）方法，通过基于MVC模式的黑盒AOP技术和领域特定语言（DSL），实现对现有Web应用程序的透明工作流编织。该方法无需深入了解目标应用内部结构，简化了业务流程与遗留系统的集成过程。平台采用分布式架构，包含前端反射组件与后端管理系统，支持BPMN模型解析、DSL解释与编织器协调，并通过REST通信实现灵活部署。相比传统明盒方法，本方案降低了集成复杂性，具备良好的可扩展性和云部署潜力，适用于多种企业应用场景。

本文提出了一种基于工作流编织技术的隐式BPM平台，利用面向方面编程（AOP）和MVC架构实现对现有Web应用程序的透明拦截与业务流程集成。通过引入领域特定语言（DSL）和横切接口（XPI），该方法无需修改源代码即可将BPMN定义的流程嵌入到企业应用中，支持黑盒内省、自动化拦截及跨框架兼容。平台采用分布式架构设计，具备良好的可扩展性与可维护性，显著降低了传统BPM集成的成本与复杂度，为企业提供了一种高效、灵活且低成本的业务流程管理解决方案。

本文介绍了一种用于业务流程管理（BPM）的决策模型，通过将流程级和BPM级项目的影响融入目标函数，评估不同BPM路线图的价值贡献。模型综合考虑时间、质量、成本等绩效维度，支持多期规划与跨期交互分析，并以净现值（NPV）作为价值衡量指标。通过IT服务提供商的演示示例，展示了项目类型、实施顺序及乐观/悲观情境对结果的影响。文章还探讨了模型的局限性，如单项目周期假设、确定性交互和乘法关联效应，并提出未来需加强随机性建模与更多实证研究。结合项目管理与绩效管理方法的应用建议，进一步提升了模型的实用性。

本文探讨了企业在实施业务流程管理（BPM）时如何平衡BPM能力发展与单个流程改进的关键问题，提出了一种基于经济原则的决策模型。该模型结合流程绩效测量、项目组合选择和基于价值的管理，通过评估不同BPM路线图的净现值，帮助企业选择最优路径。文章还通过IT服务提供商的实例展示了模型的应用，并验证了其有效性，最后讨论了模型的局限性与未来研究方向。

本文深入探讨了业务流程挖掘与监控技术，重点分析了Constructs Competition Miner（CCM）在不同日志上的性能表现及其优势，指出其在跟踪适应度、泛化性和简单性方面的良好平衡。同时介绍了基于LTLf和LDLf的有限轨迹业务元约束监控方法，解决了传统LTL在有限轨迹场景下的局限性，并支持高级监控逻辑。此外，文章还综述了资源与时间管理、流程分析、行业应用及多项前沿短论文研究方向，构建了一个涵盖数据输入、流程挖掘、模型构建、运行时监控、分析优化的闭环业务流程管理体系，展望了AI融合与跨领域集成

本文深入解析了一种基于事件日志足迹表示的业务流程控制流发现算法（CCM）。通过定义O_on、O_ov、F_el、▷和▷▷等关键指标，构建活动间的定量关系，并利用这些足迹识别常见的业务流程构造，如选择、顺序、并行和多种循环结构。文章详细阐述了单活动与多活动场景下的构造适用性分析方法，提出基于约束级别（严格、日志完整、指示）的惩罚机制，并设计竞争算法以优先队列方式搜索最优子集划分。实验评估表明，该算法在轨迹适应性、精度、泛化性和模型简单性方面表现良好，尤其适用于结构清晰的日志，但在处理复杂循环并行构造时仍有优化

本文提出了一种基于自上而下分治策略的流程发现算法——构建竞争挖掘器（CCM），旨在从事件日志中直接挖掘符合业务流程领域标准的控制流模型。CCM通过全局活动关系分析，利用足迹计算和构造竞争机制，在序列、选择、并行和循环等常见构造之间进行评估与选择，以递归方式构建结构化业务流程模型。该方法特别适用于处理含噪声或冲突行为的日志，提升了模型的准确性、可读性及对实际业务行为的表达能力，并支持向业务分析师熟悉的表示形式（如BPMN）直接输出结果。

ProDiGen 是一种用于流程挖掘的遗传算法，能够在处理复杂流程结构和不平衡日志时表现出色。通过引入基于完整性、精度和简单性的分层适应度函数，以及改进的遗传操作（如交叉后修复、定向变异和种群替换策略），ProDiGen 显著提升了挖掘模型的质量。实验结果表明，ProDiGen 在21个测试日志中成功还原了17个原始模型，准确率达81%，远超 Genetic Miner 和 Heuristics Miner。该算法对不常见行为具有强鲁棒性，能有效避免过拟合与欠拟合，适用于多种实际场景下的流程挖掘任务。

本文提出了一种基于完整性、精确性和简单性引导的流程发现遗传算法——ProDiGen。该算法通过分层适应度函数在进化过程中分阶段优化模型，结合新的精确性和简单性度量方法，有效提升了流程模型的质量。ProDiGen采用启发式初始化、由错误驱动的交叉算子和基于因果依赖的变异算子，增强了搜索效率与鲁棒性。实验结果表明，ProDiGen在21个不平衡日志上均优于现有主流算法，在完整性、精确性和简单性方面表现优越，具有良好的应用前景。

本文介绍了一种从事件日志中发现模块化BPMN模型的技术，超越了传统任务和网关的建模方式。通过子流程识别、边界事件与事件子流程的重构，以及多实例活动的检测，该方法在准确性与模型复杂度方面均优于传统的平面流程发现技术。实验基于真实与人工日志数据，结合多种发现算法（如Heuristics Miner、ILP、InductiveMiner等），验证了所提方法在提升模型可读性、简洁性和适应性方面的有效性。尽管存在对数据属性和质量的依赖，该技术为实际业务流程建模提供了更高级的自动化支持，未来将扩展至更大规模系统日志并进

本文介绍了一种自动流程发现技术，能够从事件日志中生成包含子流程、中断与非中断边界事件、事件子流程以及循环和多实例活动标记的BPMN模型。该方法通过分析事件属性间的依赖关系识别子流程结构，利用TANE和SPIDER算法构建事件类型簇及其层次关系，并将日志投影到各簇生成层次化流程模型。结合现有扁平模型发现技术（如启发式挖掘器），并通过启发式分析识别高级BPMN元素。经合成与真实日志验证，该技术在适应性、适用性、泛化性和复杂性方面均优于传统扁平模型，可生成更准确、简洁的业务流程模型。

本文探讨了通过引入用户反馈来改进流程模型匹配的方法。基于词频、词袋相似度和行为属性等基础指标，结合统计检验与信息增益分析，筛选出适用于预测用户决策的關鍵指标。提出一种自适应词相似度调整机制，利用用户反馈动态修正词对相似度，提升匹配精度。实验结果表明，该混合主动方法在出生证明和大学入学两个数据集上均显著优于基线方法，F-度量分别提升了0.24和0.17，召回率大幅改善而精度保持稳定。同时研究了模型对处理顺序对学习效果的影响，发现约一半的反馈即可获得大部分性能提升，有效降低用户工作量。