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面向业务流程的数据模型异常检测方法
面向业务流程的数据模型异常检测方法
作者:
刘之强
曲强
李红燕
王磊
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
数据模型异常检测
业务流程管理
工作流模型验证
信息系统构建
摘要:
当前,流程驱动的信息系统构建方式得到了越来越广泛的应用.在流程驱动的方式中,流程模型对数据模型有着不可忽视的影响.但是当前的数据模型异常检测方法都是针对数据模型本身的特点而未考虑流程模型.同样,流程模型的验证方法也缺乏对数据模型的考虑.文中提出并分析了面向业务流程的数据模型的异常问题,并给出了其3种基本类型.为了检测这些异常,文中提出了Data-process Graph(DP-Graph)模型,将数据模型和流程模型放在统一的架构下进行研究.而后,基于DP-Graph,文中提出了DPGT算法,有效地实现了面向业务流程的数据模型异常检测.文章中的实验结果验证了DPGT算法对于这些异常的高检出率.
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篇名
面向业务流程的数据模型异常检测方法
来源期刊
计算机学报
学科
工学
关键词
数据模型异常检测
业务流程管理
工作流模型验证
信息系统构建
年,卷(期)
2010,(8)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
1349-1358
页数
分类号
TP18
字数
8340字
语种
中文
DOI
10.3724/SP.J.1016.2010.01349
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王磊
北京大学信息科学技术学院
107
606
14.0
20.0
2
刘之强
北京大学信息科学技术学院
1
14
1.0
1.0
3
李红燕
3
23
2.0
3.0
4
曲强
2
16
2.0
2.0
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二级引证文献(3)
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业务流程管理
工作流模型验证
信息系统构建
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
主办单位:
中国计算机学会
中国科学院计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
0254-4164
CN:
11-1826/TP
开本:
大16开
出版地:
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
邮发代号:
2-833
创刊时间:
1978
语种:
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
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英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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