吴小敏 陶小燕

摘 要：针对退费系统业务流程不同粒度的流程模型，提出基于行为轮廓的抽象方法，在不同抽象级别上缩减描述同一业务流程的模型数量.通过流程模型的输入，活动聚类，构建活动行为轮廓，导出粗粒度的高级模型及其对应的工作流，提出一个新的退费业务流程模型并验证粗粒度模型的泛化性，解决建模者对于模型的成本维护，减少在细粒度抽象级别上捕获类似业务流程的模型数量问题.

关键词：流程模型抽象;行为轮廓;Petri网;活动聚类

[中图分类号]TP301   [文献标志码]A

业务流程设计和分析是定义业务运营管理方式的关键，从低级服务协调到高级决策支持，实现预期目的所利用的BP技术，通过结构化的方式去记录、管理以及沟通业务流程，改善企业的协作和效率.一项业务根据不同需求会生成上千个不同粒度的业务流程模型，这对于维护来说工作量巨大.目前，国内外对此已有一定的研究.Dijkman[1]等提出了一种从BPMN到形式化语言Petri网的映射方法，用于BPMN模型的静态分析，从语义角度检查了模型的正确性，减少了在系统开发时错误代价成本.Smirnov[2]等提出一种计算活动组间行为轮廓的算法，突破以往在给定初始模型时对活动分组的约束，通过活动的任意组合，基于行为轮廓为抽象模型活动导出控制流依赖关系.Weidlich[3]等提出行为轮廓的概念，以一致方式对齐的转换，对与所有对齐的对之间的比率作一致性度量.解决了从不同抽象层次和不同视角的过程模型之间对齐的问题.Smirnov[4]等提出顺序关系图的概念，用于分析活动不同层次的行为自由度.Weidlich[5]等提出流程定制查询优化遵循使用流程知识，增强关于优化目标的复杂事件查询的执行，允许在查询公式过程中从过程实例的细节里抽象，避免建模者习惯造成的误差.何子贤[6]等提出基于Petri網对网络购物系统建模优化，减少消费者购物时逐个购买的繁琐流程.范涛[7]等提出一种过程挖掘算法，通过因果关系矩阵使得事件日志和过程模型相互匹配，提高了工作效率.

本文针对退费系统提出基于行为轮廓的抽象方法，在不同抽象级别上缩减描述同一业务流程的模型数量.通过流程模型的输入，活动聚类，构建活动行为轮廓，导出粗粒度的高级模型及其对应的工作流，提出一个新的退费业务流程模型并验证粗粒度模型的泛化性，该方法解决了建模者对模型成本的维护.

2 基于Petri网的模型抽象

2.1 基于Petri网的业务流程模型抽象

图2描述的是某教育机构的某课程退费系统业务流程模型.家长在购买课程后，由于一些原因会选择退课.这时需要先申请退款t1，然后填写课程信息以及退款原因，提交退款订单t2.由于不同课程费用计算也不同，涉及所退课程可能是赠课赋予或者优惠折扣，平台无法直接负责，需要区分选择活动课程t3和正常价格课程t4.在选择活动课程t3情况下，退款订单需要交给机构受理t5后，核算课时费用t6，教务审核课时实况t7，两者都完成后，费用详情发至平台t9.若家长选择的是正常价格课程t4，平台直接计算课时费用t6.无论选择哪种课程，在课程费用结算后，用户确认课时费t10，最后退款完成t11.

现将图2转化成Petri网模型图3.变迁表示含义上描述不变.库所中的托肯从位置t1移动到位置t11，整个操作过程表示课程退费业务流程从开始到结束.

2.2 构造退费系统抽象模型行为轮廓

根据图2所描述的退费业务流程，聚合相关活动得到粗粒度活动.选择退款订单t1a=提交退款订单t2，选择活动课程t3，选择正常价格课程t4，机构结算费用t2a=选择活动课程t3，机构受理t5，助教核算课时费用t7，教务审核课程实况t8，费用详情发至平台t9，平台结算费用t3a=选择正常价格课程t3，平台直接计算课时费用t6.通过算法1首先从粗粒度活动间对应的弱序关系，根据权重以及使用排序约束损失水平的阈值wt，得到抽象模型中粗粒度活动之间行为轮廓关系.

表2给出两个粗粒度活动之间行为轮廓的算法.首先根据文献[2]中给定的阈值wt=0.5和表2得到：

2.3 构建退费系统抽象模型

根据一致的行为轮廓BP确定依赖关系R，对依赖关系R进行传递约简，得到约简的传递关系R′，提取过程模型PM的活动集A，令网关集为空：G∶=，确定或创建开始活动s，没有前驱的活动作为开始活动，开始活动唯一，当有大量开始活动候选时则要创建一个开始活动，同样方式得到挑选或者创建结束活动e.更新活动集A∶=A∪{s，e};基于开始和结束活动更新依赖关系R′，定义抽象模型流关系F为约简传递关系R′∶F=R′，设网关映集集合为空：t∶=，遍历活动集A，在R′中存在大于一个后继的活动a∈A.若活动a的后继活动之间是排他序关系，a与后继活动是严格序关系，则在活动a的后继活动之间创建XOR网关，活动a的后继活动之间是交叉序关系，a与后继活动是严格序关系，则在活动a的后继活动之间创建AND网关.更新网关映射集t，加入网关后的模型流关系F和网关集G，在R′中存在大于一个前驱的活动a∈A.若活动a的前驱活动之间是排他序关系，前驱活动与a是严格序关系，则前驱活动与a之间创建XOR网关，否则活动a的前驱活动之间是交叉序关系，前驱活动与a是严格序关系，则前驱活动与a之间创建AND网关.更新网关映射集t，加入网关的模型流关系F和网关集G.最后如图4所示，从一致行为轮廓构建出完整的抽象模型.

此抽象模型可广泛应用在退费系统不同服务类型存在不同细粒度模型中.在疫情期间机构线下课程转成线上，为了弥补学员课程损失，对于购买线下课程未参加优惠的学员在退费时进行一定的优惠补偿，而对于原本购买线上课程以及已优惠的线下课程在退费时无变化影响.该退费流程细粒度模型如图5所示.

将活动聚合，得到粗粒度活动，得到行为关系，进行一致性分析，得到该类型课程退费流程抽象模型与上述抽象模型一致.此抽象模型对于教育机构退费业务不同需求构建的不同细粒度流程模型，具有泛化适用性，减少了建模者对模型的成本维护，以及对于退费流程的快速理解.

3 总结

本文提出基于行为轮廓的退费业务流程模型抽象方法.将源模型相关活动聚合，通过关系权重算法导出粗粒度活动之间行为关系，进行行为轮廓一致性分析.根据模型合成算法构建出抽象模型，证明了该抽象模型可以运用到其他细粒度模型中，减少在细粒度抽象级别上捕获类似业务流程模型数量的问题.

参考文献

[1]Dijkman R M，Dumas M，Ouyang C.Semantics and analysis of business process models in BPMN[J].Information & Software Technology，2008，50（12）：1281-1294.

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[3]Weidlich M，Mendling J，Weske M.Efficient Consistency Measurement Based on Behavioral Profiles of Process Models[J].IEEE Transactions on Software Engineering，2011，37（3）：410-429.

[4]Smirnov S，Weidlich M，Mendling J.Business Process Model Abstraction Based on Synthesis from Well-Structured Behavioral Profiles[J].International Journal of Cooperative Information Systems，2012，21（01）：55-83.

[5]Weidlich M，Ziekow H，Mendling J.Optimising Complex Event Queries over Business Processes Using Behavioural Profiles[C]//Business Process Management Workshops-bpm International Workshops & Education Track.DBLP，2010.

[6]何子贤，刘祥伟.基于petri网的拼单购物流程模型优化分析[J].牡丹江师范学院：自然科学版，2020（4）：1-4.

[7]范涛，方贤文.一种基于Petri网和因果关系矩阵的事件日志过程挖掘方法[J].牡丹江师范学院：自然科学版，2020（4）：10-14.

[8]吴哲辉.Petri导论[M].北京：机械工业出版社，2006.1-27.

[9]Smirnov S，Weidilich M，Mendling J.Business Process Model Abstraction Base on Behavioral Profiles[M].Service-Oriented Computing.Springer Berlin Heidelberg，2010.1-16.

[10]Sergey Smirnov，Matthias Weidlich，Jan Mending.Business Process Model Absraction Based on Synthesis from Well-Structured Behavioral Profiles[J].International Journal of Cooperative Information Systems，2012，21（1）：55-83.

編辑：琳莉