基于行為輪廓的退費系統業務流程模型抽象

吳小敏 陶小燕

摘 要：針對退費系統業務流程不同粒度的流程模型，提出基于行為輪廓的抽象方法，在不同抽象級別上縮減描述同一業務流程的模型數量.通過流程模型的輸入，活動聚類，構建活動行為輪廓，導出粗粒度的高級模型及其對應的工作流，提出一個新的退費業務流程模型并驗證粗粒度模型的泛化性，解決建模者對于模型的成本維護，減少在細粒度抽象級別上捕獲類似業務流程的模型數量問題.

關鍵詞：流程模型抽象;行為輪廓;Petri網;活動聚類

[中圖分類號]TP301 ? [文獻標志碼]A

業務流程設計和分析是定義業務運營管理方式的關鍵，從低級服務協調到高級決策支持，實現預期目的所利用的BP技術，通過結構化的方式去記錄、管理以及溝通業務流程，改善企業的協作和效率.一項業務根據不同需求會生成上千個不同粒度的業務流程模型，這對于維護來說工作量巨大.目前，國內外對此已有一定的研究.Dijkman[1]等提出了一種從BPMN到形式化語言Petri網的映射方法，用于BPMN模型的靜態分析，從語義角度檢查了模型的正確性，減少了在系統開發時錯誤代價成本.Smirnov[2]等提出一種計算活動組間行為輪廓的算法，突破以往在給定初始模型時對活動分組的約束，通過活動的任意組合，基于行為輪廓為抽象模型活動導出控制流依賴關系.Weidlich[3]等提出行為輪廓的概念，以一致方式對齊的轉換，對與所有對齊的對之間的比率作一致性度量.解決了從不同抽象層次和不同視角的過程模型之間對齊的問題.Smirnov[4]等提出順序關系圖的概念，用于分析活動不同層次的行為自由度.Weidlich[5]等提出流程定制查詢優化遵循使用流程知識，增強關于優化目標的復雜事件查詢的執行，允許在查詢公式過程中從過程實例的細節里抽象，避免建模者習慣造成的誤差.何子賢[6]等提出基于Petri網對網絡購物系統建模優化，減少消費者購物時逐個購買的繁瑣流程.范濤[7]等提出一種過程挖掘算法，通過因果關系矩陣使得事件日志和過程模型相互匹配，提高了工作效率.

本文針對退費系統提出基于行為輪廓的抽象方法，在不同抽象級別上縮減描述同一業務流程的模型數量.通過流程模型的輸入，活動聚類，構建活動行為輪廓，導出粗粒度的高級模型及其對應的工作流，提出一個新的退費業務流程模型并驗證粗粒度模型的泛化性，該方法解決了建模者對模型成本的維護.

2 基于Petri網的模型抽象

2.1 基于Petri網的業務流程模型抽象

圖2描述的是某教育機構的某課程退費系統業務流程模型.家長在購買課程后，由于一些原因會選擇退課.這時需要先申請退款t1，然后填寫課程信息以及退款原因，提交退款訂單t2.由于不同課程費用計算也不同，涉及所退課程可能是贈課賦予或者優惠折扣，平臺無法直接負責，需要區分選擇活動課程t3和正常價格課程t4.在選擇活動課程t3情況下，退款訂單需要交給機構受理t5后，核算課時費用t6，教務審核課時實況t7，兩者都完成后，費用詳情發至平臺t9.若家長選擇的是正常價格課程t4，平臺直接計算課時費用t6.無論選擇哪種課程，在課程費用結算后，用戶確認課時費t10，最后退款完成t11.

現將圖2轉化成Petri網模型圖3.變遷表示含義上描述不變.庫所中的托肯從位置t1移動到位置t11，整個操作過程表示課程退費業務流程從開始到結束.

2.2 構造退費系統抽象模型行為輪廓

根據圖2所描述的退費業務流程，聚合相關活動得到粗粒度活動.選擇退款訂單t1a=提交退款訂單t2，選擇活動課程t3，選擇正常價格課程t4，機構結算費用t2a=選擇活動課程t3，機構受理t5，助教核算課時費用t7，教務審核課程實況t8，費用詳情發至平臺t9，平臺結算費用t3a=選擇正常價格課程t3，平臺直接計算課時費用t6.通過算法1首先從粗粒度活動間對應的弱序關系，根據權重以及使用排序約束損失水平的閾值wt，得到抽象模型中粗粒度活動之間行為輪廓關系.

表2給出兩個粗粒度活動之間行為輪廓的算法.首先根據文獻[2]中給定的閾值wt=0.5和表2得到：

2.3 構建退費系統抽象模型

根據一致的行為輪廓BP確定依賴關系R，對依賴關系R進行傳遞約簡，得到約簡的傳遞關系R′，提取過程模型PM的活動集A，令網關集為空：G∶=，確定或創建開始活動s，沒有前驅的活動作為開始活動，開始活動唯一，當有大量開始活動候選時則要創建一個開始活動，同樣方式得到挑選或者創建結束活動e.更新活動集A∶=A∪{s，e};基于開始和結束活動更新依賴關系R′，定義抽象模型流關系F為約簡傳遞關系R′∶F=R′，設網關映集集合為空：t∶=，遍歷活動集A，在R′中存在大于一個后繼的活動a∈A.若活動a的后繼活動之間是排他序關系，a與后繼活動是嚴格序關系，則在活動a的后繼活動之間創建XOR網關，活動a的后繼活動之間是交叉序關系，a與后繼活動是嚴格序關系，則在活動a的后繼活動之間創建AND網關.更新網關映射集t，加入網關后的模型流關系F和網關集G，在R′中存在大于一個前驅的活動a∈A.若活動a的前驅活動之間是排他序關系，前驅活動與a是嚴格序關系，則前驅活動與a之間創建XOR網關，否則活動a的前驅活動之間是交叉序關系，前驅活動與a是嚴格序關系，則前驅活動與a之間創建AND網關.更新網關映射集t，加入網關的模型流關系F和網關集G.最后如圖4所示，從一致行為輪廓構建出完整的抽象模型.

此抽象模型可廣泛應用在退費系統不同服務類型存在不同細粒度模型中.在疫情期間機構線下課程轉成線上，為了彌補學員課程損失，對于購買線下課程未參加優惠的學員在退費時進行一定的優惠補償，而對于原本購買線上課程以及已優惠的線下課程在退費時無變化影響.該退費流程細粒度模型如圖5所示.

將活動聚合，得到粗粒度活動，得到行為關系，進行一致性分析，得到該類型課程退費流程抽象模型與上述抽象模型一致.此抽象模型對于教育機構退費業務不同需求構建的不同細粒度流程模型，具有泛化適用性，減少了建模者對模型的成本維護，以及對于退費流程的快速理解.

3 總結

本文提出基于行為輪廓的退費業務流程模型抽象方法.將源模型相關活動聚合，通過關系權重算法導出粗粒度活動之間行為關系，進行行為輪廓一致性分析.根據模型合成算法構建出抽象模型，證明了該抽象模型可以運用到其他細粒度模型中，減少在細粒度抽象級別上捕獲類似業務流程模型數量的問題.

參考文獻

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編輯：琳莉