錢陳婧 方賢文 張希為

摘 要：

現(xiàn)有的大多數(shù)偏差檢測方法能夠識別來自流程活動及部分?jǐn)?shù)據(jù)屬性的偏差，但是無法處理流程執(zhí)行過程中數(shù)據(jù)變化對流程的影響問題，尤其是在涉及多對象交互的情況下。針對這一問題，提出了一種多對象交互情況下基于數(shù)據(jù)影響的業(yè)務(wù)流程偏差檢測方法。首先，基于控制流與數(shù)據(jù)信息識別可能的偏差活動；然后，根據(jù)數(shù)據(jù)變化對活動的影響定義影響集；接著，將以對象為中心的概念引入偏差檢測過程，形式化以對象為中心的Petri網(wǎng)模型，在此基礎(chǔ)上，通過分析對象是否對其修改的數(shù)據(jù)具有執(zhí)行權(quán)限，分類并定義了四種數(shù)據(jù)影響類型及其計算標(biāo)準(zhǔn)，據(jù)此得到基于數(shù)據(jù)影響的偏差檢測結(jié)果；最后，與其他偏差檢測方法對比驗證，結(jié)果表明，應(yīng)用該方法得到的偏差檢測結(jié)果值得到提升，并且能夠處理多對象交互的流程偏差。該方法能夠有效捕獲多對象交互流程中數(shù)據(jù)變化影響的流程活動，提高偏差檢測的合理性與準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)影響；以對象為中心；數(shù)據(jù)Petri網(wǎng)；影響集；偏差檢測

中圖分類號：TP391.9?? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A??? 文章編號：1001-3695（2024）03-035-0880-07doi： 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.07.0315

Deviation detection method for multi-object interaction processes based on data impact

Qian Chenjinga， Fang Xianwena，b， Zhang Xiweia

（a.College of Mathematics & Big Data， b.Anhui Province Engineering Laboratory for Big Data Analysis & Early Warning Technology of Coal Mine Safety， Anhui University of Science & Technology， Huainan Anhui 232001， China）

Abstract：

Most existing deviation detection methods are capable of identifying deviations from process activities and data attributes， but they fail to address the issue of how changes in data during process execution impact the process， especially in cases involving interactions among multiple objects. To address this issue， this paper proposed a business process deviation detection method based on data impact in the context of multi-object interactions. Firstly， this method identified potential deviant activities based on control flow and data information. Then， it defined impact sets based on the impact of data changes on activities. Next， it introduced the concept of object-centric into the deviation detection process and formalized the object-centric Petri net model. On this basis， by analyzing whether the object had execution privilege on the data it modified， this paper classified and defined four types of data impacts and their calculation criteria， from which the results of deviation detection based on data impacts were obtained. Finally， compared with other deviation detection methods， the results show that the devia-tion detection results obtained by applying the method are improved and are able to handle process deviations for multi-object interactions. This method can effectively capture the process activities affected by data changes in multi-object interaction processes and improve the rationality and accuracy of deviation detection. Key words：data impact; object-centric; data Petri net; impact set; deviation detection

0 引言

業(yè)務(wù)流程模型描述了流程執(zhí)行的標(biāo)準(zhǔn)和預(yù)期的規(guī)范過程，大量的事件數(shù)據(jù)也從業(yè)務(wù)流程中產(chǎn)生。在流程執(zhí)行中，偏差檢測旨在通過區(qū)分偏離行為和正常行為來識別異常的執(zhí)行，一致性檢查技術(shù)作為過程挖掘領(lǐng)域中的一個重要組成部分，通過一定的度量方法來反映在事件日志中的實際行為與流程模型中指定的預(yù)期行為的匹配程度［1］，因此，通常將對一致性檢查技術(shù)的研究作為關(guān)于過程模型與事件日志之間偏差檢測的重點。

一致性檢查將過程的建模行為與觀察到的行為進(jìn)行對比，以檢測、定位以及解釋它們之間的偏差［2，3］。控制流一致性檢查解決了流程中活動的執(zhí)行順序問題，除此之外，近年來，許多關(guān)于一致性檢查的研究還考慮了包括時間［4］、資源、生命周期［5］等在內(nèi)的其他數(shù)據(jù)相關(guān)屬性。文獻(xiàn)［6］提出一種多視角在線一致性檢查技術(shù)，融合基于前綴對齊的一致性檢查技術(shù)和基于對齊的多視角一致性檢查技術(shù)，在多視角過程模型和事件流之間返回一個最優(yōu)的多視角前綴對齊；文獻(xiàn)［7］利用兩個跡的活動依賴關(guān)系，并基于一個寬松跡等價的概念，將一致性檢查問題轉(zhuǎn)換為跡一致性分析問題，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)感知的業(yè)務(wù)流程一致性檢查；文獻(xiàn)［8］集成了現(xiàn)有的偏差檢測方法和上下文的概念，提出了一個解決上下文感知偏差檢測問題的框架，并使用帶有專用語義的積極和消極上下文來擴(kuò)展上下文概念。

此外，傳統(tǒng)對工作流網(wǎng)的偏差檢測研究往往孤立地關(guān)注單個研究對象，但在現(xiàn)實情況下，流程的執(zhí)行可能由多個具有復(fù)雜相互關(guān)系的對象間的活動組成。針對這一問題，文獻(xiàn)［9］將以對象為中心的事件日志作為信息系統(tǒng)中實際數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)事件日志之間的一種表示方式，并從中發(fā)現(xiàn)一個以對象為中心的Petri網(wǎng)；文獻(xiàn)［10］提出一種基于重放的一致性檢查方法，應(yīng)用跳轉(zhuǎn)策略重放日志跡以尋找偏差；文獻(xiàn)［11］提出了一種將對象交互信息納入預(yù)測模型的方法，從而提高了預(yù)測分析的質(zhì)量。

然而，在上述工作中，檢測模型與日志間的偏差時都只考慮當(dāng)前狀態(tài)下的活動及其數(shù)據(jù)信息，而不考慮數(shù)據(jù)變化問題，以及在數(shù)據(jù)產(chǎn)生變化后對依賴于此數(shù)據(jù)的后續(xù)活動的影響問題。例如：在實際工業(yè)生產(chǎn)制造流程中，產(chǎn)品的生產(chǎn)制造所涉及的價格、庫存等數(shù)據(jù)信息不斷變化，一旦數(shù)據(jù)更改，后續(xù)流程也就相應(yīng)發(fā)生變化。在這種情況下，現(xiàn)有的偏差檢測方法觀察到這些活動看起來偏離流程的正常執(zhí)行，因此被視為異常行為，而這在實際流程執(zhí)行過程中是完全合理的。于是文獻(xiàn)［12］提出一種半自動化的數(shù)據(jù)影響分析方法，接收數(shù)據(jù)項和關(guān)于流程執(zhí)行的當(dāng)前狀態(tài)信息，從活動、數(shù)據(jù)項和受影響的網(wǎng)關(guān)方面分析數(shù)據(jù)更改的影響；進(jìn)一步地，文獻(xiàn)［13，14］在一致性檢查中將流程執(zhí)行過程中的意外事件和數(shù)據(jù)變化考慮在內(nèi)，通過分析流程執(zhí)行過程中涉及的數(shù)據(jù)更新及其對預(yù)期行為的影響，考慮了對流程執(zhí)行過程中意外偏差的響應(yīng)，更好地捕捉了對偏差的適應(yīng)行為。另一方面，工業(yè)生產(chǎn)通常需要制造商與供應(yīng)商之間協(xié)作完成，零件的采購數(shù)量、交易金額等信息需由兩者協(xié)商，其數(shù)據(jù)更改也應(yīng)當(dāng)由正確的執(zhí)行方執(zhí)行。分析在這樣多對象交互情況下的數(shù)據(jù)變化在現(xiàn)實場景中是至關(guān)重要的，但現(xiàn)有的以對象為中心的偏差檢測方法的研究并不多見。

基于上述研究工作，本文提出了一種在多對象交互的場景下檢測過程模型與事件日志之間偏差的方法。該方法分析在多對象交互的流程執(zhí)行過程中所涉及的數(shù)據(jù)變化及其對后續(xù)活動的影響，并從多個視角將影響類型劃分成四種類型具體分析，從而靈活解決來自事件日志或者模型中的偏差問題。由于Petri網(wǎng)提供了完整的圖形化表示方式，并且能夠形象地模擬、描述復(fù)雜流程的行為交互與狀態(tài)變化，所以使用Petri網(wǎng)來對流程進(jìn)行建模。此外，為了綜合控制流與數(shù)據(jù)流視角，量化其檢測結(jié)果，有效且直觀地評估跡與模型的一致性，本文使用適應(yīng)度作為一個統(tǒng)一的度量標(biāo)準(zhǔn)。

1 動機(jī)案例

盡管流程模型能夠用于定義流程的有效執(zhí)行以達(dá)到某業(yè)務(wù)目標(biāo)，但在實際執(zhí)行中，流程往往具有靈活多變性。大多數(shù)的一致性檢查技術(shù)都能夠反映出流程中存在的問題，但其判斷和指出所觀察到偏差原因的能力是有限的。圖1展示的是一個產(chǎn)品制造流程的Petri模型，流程從一個訂單的創(chuàng)建過程開始，接下來根據(jù)訂單內(nèi)容進(jìn)行生產(chǎn)工作，并最終將產(chǎn)品交付給客戶，完成一個訂單的執(zhí)行。

在一個訂單的執(zhí)行過程中，通常會涉及發(fā)送訂單的客戶、進(jìn)行生產(chǎn)的制造商以及提供生產(chǎn)所需零件的供應(yīng)商這幾個對象，從各自的角度來看，他們都執(zhí)行各自單獨的流程，并通過三者間的交互共同組成一個完整的流程。

假設(shè)在給定的流程執(zhí)行中，制造商檢查零件庫存時發(fā)生疏忽，向供應(yīng)商發(fā)送新的零件采購請求，此時產(chǎn)生一條跡σ1，其中：σ1=〈a，e，f，b，g，h，g，k，m，n，o，l，p，h，i，c，d， j〉。通過將其與模型對齊，得到的結(jié)果如圖2所示。

根據(jù)現(xiàn)有的偏差檢測技術(shù)，檢測到跡與流程模型之間存在大量偏差。然而，制造商在重新進(jìn)行倉檢后，發(fā)現(xiàn)原本統(tǒng)計的生產(chǎn)所需零件庫存不足，需要向供應(yīng)商進(jìn)行采購，然后繼續(xù)后續(xù)的生產(chǎn)工作，因此，對于原有的一致性檢查技術(shù)判定的部分偏差行為，在實際生活中具有合理的解釋。同時，在實際訂單執(zhí)行過程中，涉及到客戶、制造商和供應(yīng)商這三個執(zhí)行對象，他們分別負(fù)責(zé)不同的活動及其交互，并對不同數(shù)據(jù)具有修改權(quán)限。例如在給出的跡中，訂單交易金額的改變僅僅可由供應(yīng)商根據(jù)制造商發(fā)送的零件數(shù)量進(jìn)行計算更改，而交付給制造商的零件數(shù)量也是由制造商在選擇追加零件采購數(shù)量后進(jìn)行了調(diào)整。

針對這種情況，本文提出一種基于數(shù)據(jù)影響的業(yè)務(wù)流程偏差檢測方法，實現(xiàn)對流程行為的一致性分析。此方法對流程模型以對象為中心建模，并從控制流和數(shù)據(jù)流的角度出發(fā)，通過分析數(shù)據(jù)更改對流程活動的影響以辨別真實偏差行為。

即執(zhí)行序列與預(yù)期存在一定偏差，這個偏差來源于制造商重新進(jìn)行倉檢所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)變化，以及變化對后續(xù)活動的數(shù)據(jù)影響。而在第1章中，根據(jù)對齊結(jié)果得到的標(biāo)準(zhǔn)適應(yīng)度值僅為0.56，顯然，根據(jù)這個結(jié)果，示例跡被認(rèn)為是嚴(yán)重偏離預(yù)期的異常執(zhí)行序列，這與第1章所述事實不符。兩相比較，本文方法能夠更合理地檢測日志與流程之間的偏差問題，并能夠幫助解釋偏差產(chǎn)生的原因。

4 實驗

為了驗證所提方法的可行性與適用性，本章將詳細(xì)闡述相關(guān)實驗步驟。首先介紹實驗所使用的數(shù)據(jù)集；然后詳述對數(shù)據(jù)集進(jìn)行的處理；最后，將方法應(yīng)用至處理后的數(shù)據(jù)集，評估其效果，并將得到的結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)偏差檢測技術(shù)進(jìn)行比較，得出結(jié)論，即本文方法在偏差檢測上更具準(zhǔn)確性且更合理。

4.1 實驗數(shù)據(jù)處理

對于本文提出的基于數(shù)據(jù)影響的業(yè)務(wù)流程偏差檢測方法，根據(jù)算法2可以求得影響集以修正標(biāo)準(zhǔn)偏差檢測方法中產(chǎn)生的檢測誤差問題。為驗證方法在檢測流程模型和事件日志之間偏差的準(zhǔn)確性，實驗使用文獻(xiàn)［21］所述OCEL標(biāo)準(zhǔn)存儲的一個描述訂單管理的真實數(shù)據(jù)集（http：//ocel-standard.org/），對其使用ProM中的OC-PM Model插件從數(shù)據(jù)集中挖掘得到一個以對象為中心的Petri網(wǎng)模型以用于偏差分析。

首先根據(jù)這些數(shù)據(jù)集挖掘得到Petri網(wǎng)模型，形成完全匹配的模型與日志序列，接著使用PLG對這些日志序列注入不同程度、不同類型的偏差行為，由此得到對應(yīng)的攜帶不同程度和類型的偏差的日志，對這些生成的日志序列，執(zhí)行本文所述偏差檢測算法，并與現(xiàn)有方法進(jìn)行對比。注意，與本文方法不同，現(xiàn)有的大多數(shù)偏差檢測方法針對一個單一對象流程，因此，在使用以對象為中心的事件日志時，需將其扁平化。

對于無偏差的執(zhí)行序列，實驗將四種不同類型的偏差事件注入其中：a）隨機(jī)地將一個或多個事件添加至已發(fā)生序列或隨機(jī)地刪除其中一個或多個已存在事件；b）隨機(jī)地修改兩個已存在事件的時間戳；c）隨機(jī)地修改已存在事件的原有數(shù)據(jù)值，包括輸入和輸出數(shù)據(jù)；d）隨機(jī)將一個或多個事件的執(zhí)行對象替換為其他對象，以及四種偏差類型的混合。并按照5%、10%、15%、20%的偏差比例將偏差類型平均分配，由此每條日志可以得到20種不同類型的偏差序列。

4.2 實驗效果評估

實驗選擇三種標(biāo)準(zhǔn)的一致性檢查方法［23～25］，分別采用三種不同的基本對齊技術(shù)，將其應(yīng)用至處理后的事件日志中，同時創(chuàng)建本文所述基于數(shù)據(jù)影響的業(yè)務(wù)流程偏差檢測方法，據(jù)此分析標(biāo)準(zhǔn)適應(yīng)度和數(shù)據(jù)影響適應(yīng)度之間的預(yù)期檢測差異，其中，標(biāo)準(zhǔn)適應(yīng)度記為SF，基于數(shù)據(jù)影響的適應(yīng)度記為OIF。三種標(biāo)準(zhǔn)一致性檢查技術(shù)與本文方法都將Petri網(wǎng)模型作為輸入，并將適應(yīng)度作為其度量標(biāo)準(zhǔn)，因此在實驗中能夠消除不同衡量標(biāo)準(zhǔn)而產(chǎn)生的誤差。

圖4～6給出所選三種方法的標(biāo)準(zhǔn)適應(yīng)度和本文所提數(shù)據(jù)影響適應(yīng)度的結(jié)果對比，圖中對角線上的點表示兩種方法適應(yīng)度值相等的情況，對角線上方的點表示本文的適應(yīng)度值高于標(biāo)準(zhǔn)適應(yīng)度的情況，下方的點則表示相反的情況。在圖4和5中，本文方法的適應(yīng)度值對比其他方法沒有明顯的提升，這是因為這兩種方法僅用來處理控制流偏差，在數(shù)據(jù)失配的情況下，無法檢測到這種偏差行為，這一點從兩圖的表格中可以看出，在不考慮無法識別的偏差后，OIF平均值要高于SF平均值，同時，三種方法均無法針對執(zhí)行對象產(chǎn)生的偏差。對比結(jié)果表明，本文方法獲得的適應(yīng)度值更高。

圖7給出在注入同樣偏差比例的情況下，幾種方法的適應(yīng)度與偏差類型之間的關(guān)系，從圖中可以看出，方法1和2均無法處理僅數(shù)據(jù)偏差的情況，三種方法也都無法處理以對象為中心的流程偏差情況。在日志中包含混合偏差的情況下，本文方法的適應(yīng)度值最高，在僅包含活動偏差時，本文方法得到的適應(yīng)度值均與其他三種方法相差不大，在僅包含數(shù)據(jù)失配偏差的情況下，則獲得了比方法3更高的適應(yīng)度值，同時，本文方法能夠處理多對象交互下的偏差問題。因此，可以得出結(jié)論，本文提出的基于數(shù)據(jù)影響的偏差檢測方法在對活動冗余和數(shù)據(jù)失配的檢測上得到了較高的提升?？傮w上，與標(biāo)準(zhǔn)方法相比，在多對象交互的流程中，以對象為中心的數(shù)據(jù)影響偏差檢測方法能在檢測偏差的同時有效捕捉并處理受影響的偏差活動。

為驗證所提四種影響類型對偏差檢測結(jié)果的提升，圖8給出不同影響類型對偏差檢測效果的評估，橫坐標(biāo)給出根據(jù)Petri網(wǎng)模型使用PLG生成的任意10條具有偏差的日志L1至L10，縱坐標(biāo)分別為應(yīng)用不同影響類型得到的偏差檢測適應(yīng)度結(jié)果。

從圖8可以看出，當(dāng)只考慮控制流影響時，檢測結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)方法SF1相差無幾，當(dāng)同時考慮控制流與數(shù)據(jù)流影響以及數(shù)據(jù)對決策點的影響時，檢測結(jié)果得到了很大提升。

同時，觀察圖例所示的第3、4條折線趨勢可以得出，在考慮對象對數(shù)據(jù)的修改權(quán)限后，得到的適應(yīng)度值呈現(xiàn)小幅度降低，這是由于在考慮流程交互時執(zhí)行對象對數(shù)據(jù)的修改權(quán)限后，檢測到非法的數(shù)據(jù)更改所帶來的。

5 結(jié)束語

了解數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)的變化對整個流程的影響是非常重要的，流程參與者可以據(jù)此處理流程執(zhí)行過程中產(chǎn)生的變化。本文提出了一種在多對象交互流程下，基于數(shù)據(jù)影響的業(yè)務(wù)流程偏差檢測方法，該方法首先根據(jù)控制流和數(shù)據(jù)流信息遍歷流程模型與給定事件日志，篩選獲得發(fā)生偏差的活動；然后針對這些偏差活動進(jìn)行以對象為中心的數(shù)據(jù)影響分析，分析包括數(shù)據(jù)對控制流、數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)流、數(shù)據(jù)對流程決策以及影響活動的數(shù)據(jù)的更改是否由正確的對象執(zhí)行這四個方面；最后由實驗驗證表明，相比其他的偏差檢測方法，本文方法更為準(zhǔn)確，且更具合理性。然而，本文方法需要追溯整條路徑，降低了檢測效率，并且無法處理執(zhí)行過程中預(yù)期外的輸入數(shù)據(jù)及其更改，未來的工作將嘗試解決這一局限性，并在檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性和時間效率上進(jìn)行權(quán)衡，提高方法在現(xiàn)實生活中的使用效率。

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