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题名面向业务流程的数据模型异常检测方法
被引量:6
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作者
刘之强
李红燕
王磊
曲强
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机构
北京大学信息科学技术学院
机器感知与智能教育部重点实验室
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第8期1349-1358,共10页
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基金
国家自然科学基金(60673113
60973002)
+1 种基金
国家"八六三"高技术研究发展计划项目基金(2007AA01Z191
2009AA01Z150)资助~~
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文摘
当前,流程驱动的信息系统构建方式得到了越来越广泛的应用.在流程驱动的方式中,流程模型对数据模型有着不可忽视的影响.但是当前的数据模型异常检测方法都是针对数据模型本身的特点而未考虑流程模型.同样,流程模型的验证方法也缺乏对数据模型的考虑.文中提出并分析了面向业务流程的数据模型的异常问题,并给出了其3种基本类型.为了检测这些异常,文中提出了Data-process Graph(DP-Graph)模型,将数据模型和流程模型放在统一的架构下进行研究.而后,基于DP-Graph,文中提出了DPGT算法,有效地实现了面向业务流程的数据模型异常检测.文章中的实验结果验证了DPGT算法对于这些异常的高检出率.
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关键词
数据模型异常检测
业务流程管理
工作流模型验证
信息系统构建
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Keywords
data model anomalies detection
business process management
workflow verification
information system construction
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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