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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶郵電大學(xué)申請的專利一種針對非自由選擇結(jié)構(gòu)的流程模型結(jié)構(gòu)性評估方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116227905B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310183123.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0633；該發(fā)明授權(quán)一種針對非自由選擇結(jié)構(gòu)的流程模型結(jié)構(gòu)性評估方法是由韋慶杰;伍曾偉;劉歆;趙世望設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-03-01向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種針對非自由選擇結(jié)構(gòu)的流程模型結(jié)構(gòu)性評估方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種針對非自由選擇結(jié)構(gòu)的流程模型結(jié)構(gòu)性評估方法，屬于信息系統(tǒng)流程挖掘領(lǐng)域，S1：選擇含有非自由選擇結(jié)構(gòu)的信息系統(tǒng)，提取系統(tǒng)中的事件日志數(shù)據(jù)并過濾、處理，使事件日志符合流程發(fā)現(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)，并使用流程發(fā)現(xiàn)算法對事件日志進(jìn)行挖掘；S2：輸入含有非自由選擇結(jié)構(gòu)的原始模型和挖掘模型，使用深度優(yōu)先搜索算法遍歷模型中的任務(wù)，得到原始模型和挖掘模型對應(yīng)的任務(wù)對集合，并將任務(wù)對集合初始化為對應(yīng)的足跡矩陣；S3：使用廣度優(yōu)先搜索遍歷原始模型和挖掘模型，得到兩個模型對應(yīng)的緊鄰關(guān)系集合和平行關(guān)系集合，并映射到足跡矩陣中，統(tǒng)計(jì)足跡矩陣中“緊鄰關(guān)系”和“平行關(guān)系”的數(shù)量，代入結(jié)構(gòu)性評估公式得到結(jié)構(gòu)性評估值。

本發(fā)明授權(quán)一種針對非自由選擇結(jié)構(gòu)的流程模型結(jié)構(gòu)性評估方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種針對非自由選擇結(jié)構(gòu)的流程模型結(jié)構(gòu)性評估方法，其特征在于：包括以下步驟： S1：選擇含有非自由選擇結(jié)構(gòu)的信息系統(tǒng)，對系統(tǒng)中的事件日志數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、過濾和處理，使事件日志符合流程發(fā)現(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)，并使用流程發(fā)現(xiàn)算法對事件日志進(jìn)行挖掘得到挖掘模型； S2：輸入含有非自由選擇結(jié)構(gòu)的原始模型和挖掘模型，使用深度優(yōu)先搜索算法遍歷模型中的任務(wù)，得到原始模型和挖掘模型對應(yīng)的任務(wù)對集合N0和N，并將任務(wù)對集合初始化為對應(yīng)的足跡矩陣Matrix和Matrix0；步驟S2具體包括以下步驟： S21：將格式為非Petri網(wǎng)的原始模型轉(zhuǎn)化為Petri網(wǎng)原始模型； S22：使用圖的深度優(yōu)先搜索算法遍歷Petri網(wǎng)原始模型和Petri網(wǎng)挖掘模型，得到原始模型和挖掘模型對應(yīng)的任務(wù)對集合N0＝{t1，t1，t1，t2，......,tn,tn}和挖掘模型對應(yīng)的任務(wù)對集合N＝{t′1，t′1，t′1，t′2，......，t′n，t′n}，每一個任務(wù)對之間的關(guān)系初始化為足跡矩陣中的“無關(guān)系”，將任務(wù)對集合N0和N初始化為足跡矩陣Matrix0和Matrix，其中Matrix0和Matrix如下所示： 其中“#”表示足跡矩陣中的“無關(guān)系”； S3：使用廣度優(yōu)先搜索遍歷原始模型和挖掘模型，得到兩個模型對應(yīng)的緊鄰關(guān)系集合Tf和平行關(guān)系集合Tp，并映射到足跡矩陣Matrix0和Matrix中，統(tǒng)計(jì)足跡矩陣中“緊鄰關(guān)系”和“平行關(guān)系”的數(shù)量，代入結(jié)構(gòu)性評估公式得到結(jié)構(gòu)性評估值。

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