(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221074543 6.8 (22)申请日 2022.06.28 (71)申请人 南京大学 地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大 道163号 (72)发明人 张贺　刘博涵　王佳辉　宋凯文　 荣国平　周鑫　邵栋　 (74)专利代理 机构 南京众联专利代理有限公司 32206 专利代理师 顾进 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 16/215(2019.01) G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/25(2019.01)G06F 16/28(2019.01) (54)发明名称 一种基于过程挖掘的自动化软件过程建模 方法及系统 (57)摘要 本发明提供一种基于过程挖掘的自动化软 件过程建模 方法及系统， 包括： 通过软件资源库、 公开数据集和网络爬虫获取日志资源； 对从不同 渠道获取的日志进行数据预处理， 包括对数据的 抽取、 清洗、 整合、 转换以及不同粒度事件的分 离； 将不同算法应用于日志上进行过程发现， 构 建过程模型； 将日志在模型上重放进行一致性检 验， 对比模型与日志的差异； 从模型与日志的契 合度、 精确度、 模型的泛化程度、 简单度评估模型 的性能； 对事件日志进行过程参数分析， 通过频 率统计、 过程聚类展现细节过程信息。 本发明通 过过程挖掘对 软件过程进行建模， 不仅有利于流 程管理者全面地认识软件 过程， 还有助于发现软 件过程中存在的问题， 从而进一步对 软件过程进 行改进和提效。 权利要求书2页 说明书14页 附图10页 CN 115374595 A 2022.11.22 CN 115374595 A 1.一种基于过程挖掘的自动化软件过程建模方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1： 数据获取， 从与软件过程相 关的软件资源库、 公开的数据集、 其他过程数据源获取 多种内容和格式的日志数据和统计数据集； S2： 数据预处理， 对不同日志数据和统计数据进行数据抽取、 清洗、 整合、 转换以及对不 同粒度事 件的分离， 得到标准的事 件日志； S3： 过程发现， 将过程发现算法应用于事 件日志上， 构建过程模型； S4： 一致性检验， 将事件日志在模型上进行重放， 通过一致性检验算法以对比模型与日 志的差异； S5： 模型评估， 从不同维度评估 模型的性能， 从而选择最 合适的过程模型； S6： 过程参数分析， 对事件日志进行统计挖掘， 通过过程聚类、 频率统计、 时间统计展现 更加细节的过程信息 。 2.根据权利要求1所述的基于过程挖掘的自动 化软件过程建模方法， 其特征在于， 所述 S2包含以下步骤： S201： 统一 不同数据源的日志格式为CSV格式； S202： 以对象标识为线索， 借助对象标识在不同数据源中的日志寻找对应的事件信息， 将得到的事 件信息合并； S203： 补全事件日志中步骤缺失的时间戳； S204： 清洗事件日志中的异常噪音数据， 如果是日志记录存在的不一致问题， 则删除该 案例； 如果是事 件本身存在的问题， 则予以保留； S205： 按照不同粒度分离事 件日志， 将事 件日志分离成不同粒度的版本 。 3.根据权利要求1所述的基于过程挖掘的自动 化软件过程建模方法， 其特征在于， 所述 S2标准的事 件日志定义 为： 事件日志中的每一个事件(Event)代表过程中的一个独立的活动或步骤， 一个事件与 一个特定的案例(Case)相关联， 案例指的是记录中的每一次完整的过程， 一个案例中的不 同事件是按时间顺序有序排列的， 可以将一个事件看作它从属案例的一个步骤。 除了记录 事件本身， 事件日志 也可以存储其他的相关信息， 比如执行事件的资源信息(人员或设备)、 事件发生的时间戳， 以及其他与事件一同记录的数据元素。 大多数过程挖掘技术对标准事 件日志的存 储格式有明确的规定， 一般以XES和CSV两种格式来存 储事件日志。 4.根据权利要求1所述的基于过程挖掘的自动 化软件过程建模方法， 其特征在于， 所述 S3包含以下步骤： S301： 将标准的事 件日志作为过程发现算法的输入构建过程模型； S302： 结合不同模型语言呈现过程模型。 5.根据权利要求1所述的基于过程挖掘的自动 化软件过程建模方法， 其特征在于， 所述 S5中评估指标包括重演契合度(Replay  Fitness)、 精确度(Precision)、 泛化程度 (General ization)、 简单度(Simpl icity)。 6.根据权利要求1所述的基于过程挖掘的自动 化软件过程建模方法， 其特征在于， 所述 S6包括： 针对过程中事 件发生的频率和持续时间进行统计； 聚类分析， 对同一 业务流程中不同过程模式进行聚类。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115374595 A 27.一种基于过程挖掘的自动化软件过程建模系统， 其特征在于， 所述系统包括数据预 处理模块、 过程挖掘模块、 过程 参数分析模块： 所述数据预处理模块针对来自不同数据源、 不同内容和格 式的数据进行抽取、 清洗、 整 合与转换， 生成符合要求的过程事 件日志； 所述过程挖掘模块集成过程发现和模型评估算法， 还原出客观具体的过程模型并使用 模型评估方法对其进行评估； 所述过程参数分析模块提供参数统计、 聚类等一系列过程参数分析功能， 方便建模者 更加直观地认 识目标对象的具体过程。 8.根据权利要求7所述的基于过程挖掘的自动 化软件过程建模系统， 其特征在于， 所述 数据预处 理模块采用自动化的方式对软件过程数据进行 预处理， 模块主 要包括： 数据预处理功能： 对全部日志进行二次加工， 包括对有效数据的定义以及抽取、 对噪声 数据的清洗以及数据的规范化与整合； 数据文件格式转换功能： 对事件日志转换为统一的CSV或者XES格式， 以满足算法输入 的要求。 9.根据权利要求7所述的基于过程挖掘的自动 化软件过程建模系统， 其特征在于， 所述 过程挖掘模块使用过程挖掘的一系列技 术对软件过程进行自动挖掘， 模块主 要包括： 过程发现功能： 基于事件日志， 通过过程发现算法来还原出真实的软件过程， 最终以模 型图的方式输出发现结果； 一致性检验功能： 通过将日志在模型上进行重放， 来检验事件日志与过程模型之间的 差异； 模型评估功能： 针对还原出的过程模型进行评估， 从契合度、 精确度、 泛化能力以及简 单度四个维度评估 模型的性能。 10.根据权利要求7所述的基于过程挖掘的自动化软件过程建模系统， 其特征在于， 所 述过程参数分析模块， 模块主 要包括： 过程模式聚类功能： 对软件过程中的不同过程模式进行聚类， 并对不同过程模式的发 生频次进行统计； 事件频率统计功能： 对软件过程中的全部事件从发生频率和持续 时间的角度进行统计 描述， 并将统计结果可视化。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115374595 A 3