[发明专利]面向数据模型的并行业务流程异常检测方法

权利要求书

1.一种画向数据模型的并行业务流程异常检测方法，其步骤包括：

1)对通过结构验证的业务流程进行划分，将同一网关下同一分支中的节点分在一个块中；

2)在数据操作集上建立数据操作代数系统，并根据所述数据操作代数系统建立任务数据存在矩阵；所述矩阵的每一行是的数据存在状态向量，对应流程模型中的每一个任务；所述矩阵的每一列对应数据模型中的一个数据对象；

3)基于所述任务状态矩阵，通过任务对数据的操作以及数据的存在状态对业务流程的异常进行检测。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1)根据节点层次对所述业务流程进行分块。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤2)所述数掘操作集为M＝{α，δ，ε，τ}，其中，α表示创建数据，δ表示删除数据，ε表示既有创建操作又有删除操作，τ表示未对数据对象进行操作；所述数据操作代数系统为其中，⊙和分别是一个M×M→M的闭合二元运算，⊙运算用于得出一系列串行的任务或块的数据操作结，用于合并并行的两个任务对同一个数据对象的操作和合并同一块中的任务对同一数据对象的操作。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：采用DMV_i＝(m_i0，m_i1，…，m_ik-1)表示一个k维的数据操作向量，其中k＝|D|，m_ij∈M表示节点n_i对数据d_j∈D的操作。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于：采用块潜在数据操作向量BPDMV表示一个块B_j可能对数据对象的操作，

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，通过数据操作向量栈存放与当前节点并行的所有块的块潜在数据操作向量。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤2)所述数掘存在状态向量为n维向量(x₀，x₁，…，x_n-1)，其中，L表示数据对象不存在，E表示数据对象存在，U表示数据对象存在状态不能确定，(x₀，x₁，…，x_n-1)分别对应数据模型中的n个数据对象的数据存在状态。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于：在建立所述任务数据存在矩阵时，以宽度优先的方法对业务流程进行遍历，对于每一个节点，根据该节点自身、该节点的父节点和与该节点并行的节点对数据的操作，以及该节点的父节点的数据存在状态，来确定该节点执行时数据的存在状态。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3)所述异常包括数据创建失败、控制条件不满足和数据前提缺失。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述异常的判定方法为：

1）并行业务流程中的一个任务t_j的前提数据中包含数据对象d_k，设该并行业务流程模型的任务数据存在矩阵是M，则当且仅当矩阵M中的第j行第k列的元素M[j][k]=L，即任务j执行时数据对象k不存在时，任务t_j一定会发生数据前提缺失异常；当M[j][k]=U，即任务j执行时数据对象k存在状态不确定时，任务t_j有发生数据前提缺失异常的可能；

2）并行业务流程中的一个任务t_j所创建的数据对象依赖的前提数据中包含数据对象d_k，设该并行业务流程模型的任务数据存在矩阵是M，则当且仅当M[j][k]=L，即任务j执行时数据对象k不存在时，任务t_j一定会发生数据创建失败异常；当M[j][k]=U，即任务j执行时数据对象k存在状态不确定时，任务t_j有发生数据创建失败异常的可能；

3）遍历数据库中的数据约束条件和流程中的数据约束条件，如果有冲突，则会产生控制条件不满足异常。