基于行为的大规模云工作流模型库高效检索方法研究

为了提高流程模型检索效率,现有的基于行为的流程模型检索方法应用基于流程执行路径/任务执行次序关系的索引去过滤大规模流程模型库,以减少候选模型的数量.由于构建与维护基于流程执行路径的索引较为困难,而基于任务执行次序关系的索引并不考虑任务执行次序关系的约束属性(如时间约束),在模型数量巨大且存在大量具有相同或相似行为的流程片段的云工作流模型库中,其过滤能力有限.因此,这些方法并不适合基于行为的大规模云工作流模型库的高效检索.鉴于此,针对云工作流模型库的特征,该文应用带时间约束的任务执行次序关系索引及流程行为精确匹配算法,提出一种改进的基于行为的两阶段流程模型检索方法.该方法在过滤阶段,构建带时间约束的任务执行次序关系索引,通过该索引对大规模云工作流模型库进行过滤,以大大减少候选模型的数量.在精化阶段,应用带时间约束的流程行为精确匹配算法对候选模型集进行精化验证.评估实验结果表明,该方法能显著提高基于行为的大规模云工作流模型库的检索效率.