一种工作流实例超时风险预测方法

摘要：

为了保证工作流实例在其截止期内的完成率,提出一种基于剩余时间计算及异常原因分析的超时风险预测方法.该方法基于工作流日志的状态转移系统,在事件日志中提取并分析时间信息,通过事件轨迹分析及时间计算,预测完成当前实例所需的剩余时间及实例在其截止期内完成的概率.并对可能造成实例超时异常的原因进行分类,构建超时风险评估的贝叶斯网络,以此评估实例发生超时异常的概率.预测及评估的结果可应用于实例执行进度监控及高风险实例定位.实验表明,与其他方法相比,这种时间预测及风险评估的方法能较准确地评估实例的执行进度,定位可能发生超时异常的实例,有助于关注超时风险较高的实例,保证工作流实例的有效性.

关键词：工作流、时间预测、风险预测、流程挖掘、概率分布、贝叶斯网络

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.23-34;TP31

资助基金：国家自然科学基金61572539;广东省高校省级重点平台和重大科研项目2015KQNCX242

在线出版日期：2019-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：132-136,141