一种工作流实例超时风险预测方法

为了保证工作流实例在其截止期内的完成率,提出一种基于剩余时间计算及异常原因分析的超时风险预测方法。该方法基于工作流日志的状态转移系统,在事件日志中提取并分析时间信息,通过事件轨迹分析及时间计算,预测完成当前实例所需的剩余时间及实例在其截止期内完成的概率。并对可能造成实例超时异常的原因进行分类,构建超时风险评估的贝叶斯网络,以此评估实例发生超时异常的概率。预测及评估的结果可应用于实例执行进度监控及高风险实例定位。实验表明,与其他方法相比,这种时间预测及风险评估的方法能较准确地评估实例的执行进度,定位可能发生超时异常的实例,有助于关注超时风险较高的实例,保证工作流实例的有效性。

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