[发明专利]电信网络中的干预的工作流模型的自动生成方法

说明书

技术领域

本发明涉及电信网络中的干预的工作流模型的自动生成方法和 系统。

在特别关注本发明在管理和支持劳动力操作的分布式平台的环 境中的可能应用的情况下，形成了本发明。

背景技术

与网络管理领域中的干预有关的操作知识构成电信公司的宝贵 知识。为此，诸如电信网络运营商之类的公司的困难是有效地管理这 种知识，使其成为公司资产，而不仅仅是少数人的知识。

于是，问题是使个体的意会(操作)知识明晰，使其形式化、结 构化。至今，知识管理(KM)领域已为希望管理他们自己的技术秘 密的公司提供了有效支持。

传统的知识管理解决方案，比如在文献“KNOWLEDGE MANAGEMENT：PROBLEMS，PROMISES，REALITIES AND CHALLENGES”，G.Fischer和J.Ostwald，IEEE Intelligence System， January/February，第60-72页，2001中描述的知识管理解决方案以 “自顶向下的”方法为基础，其中知识首先被编纂成公司标准(通常由 知识管理者编纂)，随后提供给最终用户。特别地，上述文献宏观地 描述传统的知识管理方法如何处理以认知的公司资产的形式管理、编 纂和分发知识的问题。此外，该文献突出当在操作环境，例如电信环 境中应用传统的知识管理方法时，它们所具有的局限性。

近年来，操作知识管理(OKM)领域已将它自己确认为传统的 知识管理观点的扩展。典型的OKM系统用户是公司的现场工程师和 呼叫中心顾问。

US-A-2004/0044542提供OKM系统的一个典型示例， US-A-2004/0044542描述一种利用基于案例推理技术和基于模型推理 技术，捕捉和共享支持问题解决活动的知识的方法和系统。

另一方面，存在与自动工作流推导相关的详尽文献。一个示例是 文献“WORKFLOW MINING：A SURVEY OF ISSUES AND APPRACHES”，W.M.P van der Aalst，B.F.van Dongen，J.Herbst， L.Maruster，G.Schimm和A.J.M.M.Weijters，Data and Knowledge Engineering，47(2)，第237-267页，2003。相关的技术主要针对 从所谓的工作流日志获得的工作流模型的挖掘。工作流日志是在先前 定义的工作流的执行期间生成的。称为工作流挖掘的方法的目的是改 进(重新设计)事前定义的工作流。这些情况下工作流的执行是通过 将事务记录在工作流日志中来监视的，所述工作流日志是其目的在于 重建工作流模型的挖掘算法的输入。具体地说，上面提及的文献描述 一种基于Petri网络的工作流挖掘方法。特别地，作者定义一种用于 工作流实例的记录的标准XML日志。由该日志文件开始并应用适当 的变换，达到表示最终工作流模型的Petri网络的定义。

仍然在工作流挖掘技术的领域内，US-A-2004/0254768描述一种 通过对便利地记录在数据库中的工作流的执行应用数据挖掘技术，目 的在于业务过程重建的方法和应用。有意义的其它背景信息可在 “INTEGRATING MACHINE LEARNING AND WORKFLOW MANAGEMENT TO SUPPORT ACQUISITION AND ADAPTATION OF WORKFLOW MODELS”，J.Herbst和D. Karagiannis，International DEXA(Database and Expert System Application)Conference，1998中找到；该论文描述关于工作流的 采集和重新建模的一种方法和两种不同算法。顺序执行的两种算法 (合并和分割)以与工作流的执行相关的日志文件作为输入，并产生 表示工作流的工作流模型(通用模型)作为输出。在执行此过程中， 使用隐式马可夫数据结构模型。

已知在电信领域中，可以使用正则表达式匹配技术来进行系统日 志分析和模式匹配。同样的技术也可用于其它目的，比如仍然在电信 领域中的信号处理，或者用于生物信息学中的DNA和蛋白质序列分 析。

现有的模式匹配方法以所谓的“正则表达式”的匹配为基础。特别 地，检测分别实现“正则表达式匹配”和“近似正则表达式匹配”的两种 主要类别。