An Approach to Automatically Build Customizable Reference Process Models
-
摘要: 过程模型在企事业单位中的应用日益普遍.由于企业为每个特定业务需求单独开发过程模型是复杂并且高成本的工作,因此企业通常使用参考过程模型作为过程模型开发的基础,以有效降低成本并提高开发效率和质量.由于参考模型需要领域专家大量的领域分析和抽象建模工作,如何基于领域内已有的过程模型变体自动创建出初步的参考模型以辅助领域专家的工作成为有意义的研究问题.现有的参考模型构建方法存在输出模型复杂度较高或难以全面表达领域内多样推荐实践等问题.为了创建代表性和可读性更强的参考模型,基于相似过程片段聚合技术,提出了一种支持层次化子过程结构的可定制参考过程模型的自动构建方法,全面支持可定制参考模型中基础过程、变更可选项以及约束关系的自动构建.案例研究结果表明:该方法生成的参考模型具有良好的领域代表性和模型复杂度.Abstract: Process models are becoming more and more widespread in contemporary organizations. It is a complex and high-cost work to develop individual process models for specific business requirements. The modeling procedure can be accelerated and cost-decreased by using reference process models as a basis for individual process models development, so reference process models are widely adopted by organizations. Because building reference process models requires a mass of modeling and analyzing work by domain experts, a major challenge has emerged that how to automatically build a preliminary reference model inductively based on the existing process variants to provide assistance to domain experts. The existing methods of building reference process models have some shortcomings, such as output reference models of most methods have high model complexity and reference models described by traditional process modeling language could not entirely represent various recommended practice in a specific domain. To build reference process models with high representativeness and understandability, this paper proposes an approach to automatically build customizable reference models which support hierarchical sub-process based on fragments clustering. The base model, change options and constraints in customized process models are fully supported to build automatically by our method. The evaluation results show that the generated reference models could achieve fine domain representativeness and model complexity.
-
Keywords:
- process model /
- process variant /
- reference model /
- customizable process model /
- process fragments
-
-
期刊类型引用(15)
1. 叶进,谢紫琪,肖庆宇,宋玲,李晓欢. 数据中心网络中基于ELM的流簇大小推理机制. 计算机科学与探索. 2021(02): 261-269 . 百度学术
2. 林霄,姬硕,岳胜男,孙卫强,胡卫生. 面向跨数据中心网络的节点约束存储转发调度方法. 计算机研究与发展. 2021(02): 319-337 . 本站查看
3. 王金焱. 异构无线网络多路径流量调度算法研究. 常熟理工学院学报. 2021(02): 70-75 . 百度学术
4. 董金良,刘小伟,李海江. 基于蚁群优化的通信网络负荷信息分散协调调度. 水电与抽水蓄能. 2021(03): 68-71 . 百度学术
5. 韩茂玲. 复杂网络大规模数据流均衡调度方法. 成都工业学院学报. 2021(03): 38-42 . 百度学术
6. 武自强,周建涛,赵大明,柳林. 数据中心基于服务满足度的网络流避让方法. 计算机工程与应用. 2021(19): 116-122 . 百度学术
7. 时洋 ,文梅 ,费佳伟 ,张春元 . 一种基于DAG的网络流量调度器. 计算机研究与发展. 2021(12): 2798-2810 . 本站查看
8. 李文信,齐恒,徐仁海,周晓波,李克秋. 数据中心网络流量调度的研究进展与趋势. 计算机学报. 2020(04): 600-617 . 百度学术
9. 陈珂,刘亚志,王思晗. 基于流量特征的流调度策略研究综述. 计算机应用研究. 2020(10): 2889-2894 . 百度学术
10. 郑莹,段庆洋,林利祥,游新宇,徐跃东,王新. 深度强化学习在典型网络系统中的应用综述. 无线电通信技术. 2020(06): 603-623 . 百度学术
11. 柯文龙,王勇,叶苗,陈俊奇. Ceph云存储网络中一种业务优先级区分的多播流调度方法. 通信学报. 2020(11): 40-51 . 百度学术
12. 李维虎,张顶山,崔慧明,周龙,朱志挺,谢挺. 数据中心网络coflow调度机制结构构建及仿真. 电子测量技术. 2019(10): 78-81 . 百度学术
13. 康瑾,李革. 面向医院手术排程的智能规划算法研究. 信息技术. 2019(11): 37-41+45 . 百度学术
14. 孙超. 基于模糊反馈的共享网络远程数据控制仿真. 计算机仿真. 2019(10): 409-412+438 . 百度学术
15. 王远. 数据中心网络拥塞控制研究综述. 信息工程大学学报. 2019(06): 714-719 . 百度学术
其他类型引用(13)
计量
- 文章访问数: 1058
- HTML全文浏览量: 1
- PDF下载量: 548
- 被引次数: 28