蹤跡聚類下組織實體的重要度排序方法

徐濤 孟野

摘要：針對簡單套用交接網(wǎng)絡(luò)等社會網(wǎng)絡(luò)分析方式不能很好地反映蹤跡聚類生成的一系列流程的組織實體的重要度的問題，提出了一種蹤跡聚類下組織實體的重要度排序方法。首先，對于參與蹤跡聚類生成的一系列流程的組織實體構(gòu)建蹤跡聚類與組織實體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；其次，定義基于蹤跡聚類與組織實體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點重要度評估方法；最后，對蹤跡聚類下的各個組織實體節(jié)點計算其在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的重要度評分并排序。實驗結(jié)果表明，所提方法構(gòu)建的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)相比蹤跡聚類下的交接網(wǎng)絡(luò)能夠更準確地反映組織實體的實際重要度；與基于拓撲勢的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)節(jié)點重要度排序算法相比，所提方法的節(jié)點重要度排序結(jié)果更符合實際業(yè)務(wù)流程，能更好地區(qū)分關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中重要度不同的節(jié)點。

關(guān)鍵詞：流程挖掘；組織挖掘；重要度排序；社會網(wǎng)絡(luò)；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TP391.4 文獻標志碼：A

Abstract： Aiming at the issue that the social network analysis method like handover network cannot express the importance of organizational entities precisely， a method to sort the quantified importance of organizational entities organized under the trace clusters was proposed. Firstly， a relation network was constructed to describe the relationship between trace clusters and organizational entities； secondly， a quantitative assessment of the nodes importance of this network was defined； finally， all these nodes were sorted respectively according to their quantified importance. The experimental results show that this relation network can express the actual importance of organizational entities more precisely than the handover network generated by trace clustering. Compared to the importance sorting algorithm of network community nodes based on topological potential， the proposed method is more suitable for the actual business processes， meanwhile it can distinguish distinct organizational entities better than the importancesorting algorithm based on topological potential.

Key words：process mining； organizational mining； importance sorting； social network； complex network

0 引言

業(yè)務(wù)流程運行數(shù)據(jù)往往來自于企業(yè)信息系統(tǒng)生成的業(yè)務(wù)流程日志，而流程挖掘（process mining）技術(shù)可以提取流程日志中的有用信息用于流程分析，并重現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的真實過程，為管理者提供流程運行的知識[1-2]。流程挖掘通過分析流程日志中的任務(wù)、 參與者和時間等數(shù)據(jù)，結(jié)合工作流管理和數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)技術(shù)，從控制流、組織結(jié)構(gòu)等角度提取流程運行的知識，利用這些知識可以發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)執(zhí)行與企業(yè)戰(zhàn)略目標的偏差、流程瓶頸、組織之間的低效率協(xié)作等問題，從而對業(yè)務(wù)流程進行優(yōu)化[3]。

業(yè)務(wù)流程日志包含了一系列業(yè)務(wù)流程實例（instance）。業(yè)務(wù)流程實例可以表示為業(yè)務(wù)流程開始到結(jié)束所調(diào)用的活動的序列，這種活動序列又被稱作蹤跡（trace），而組成蹤跡的活動又對應(yīng)著不同的組織實體[1，4]。組織實體根據(jù)不同級別可分為執(zhí)行活動的企業(yè)部門、員工等，是企業(yè)組織結(jié)構(gòu)的組成部分。因此，既可以通過流程挖掘算法挖掘蹤跡所可能表示的流程模型，又可以采用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法挖掘蹤跡中活動對應(yīng)的組織實體的交接網(wǎng)絡(luò)（handover network）等關(guān)系網(wǎng)絡(luò)[1，5]。通常情況下，流程模型的發(fā)現(xiàn)與組織挖掘是各自獨立的。

組織挖掘能夠發(fā)現(xiàn)組織實體之間的協(xié)作關(guān)系和組織實體在流程中的重要性。文獻[5]對某醫(yī)療流程中的醫(yī)務(wù)人員進行模塊化的社區(qū)挖掘，每次迭代都計算社區(qū)聚類結(jié)果的模塊化程度，最后將模塊化最高的聚類作為團體聚類結(jié)果，從而得到團體內(nèi)部協(xié)作緊密，而團體之間的協(xié)作關(guān)系松散的社區(qū)。繪制此醫(yī)療流程的社交圖譜，對同一社區(qū)的醫(yī)務(wù)人員進行統(tǒng)一著色，通過人員節(jié)點間的連線體現(xiàn)醫(yī)務(wù)人員、團體之間的協(xié)作程度，從而分析得出應(yīng)適當增加對急救科的人員分配，以適應(yīng)急救環(huán)節(jié)在社交圖譜中所體現(xiàn)的中心地位，避免因人員不足影響整個流程的效率。

文獻[6]使用聚類算法分析了知識維護業(yè)務(wù)中員工之間的知識層次結(jié)構(gòu)。將交接網(wǎng)絡(luò)中，入度為0的節(jié)點的知識層次視為最低，出度為0的節(jié)點的知識層次視為最高，具有相同前驅(qū)和后繼節(jié)點的節(jié)點視為處于同一領(lǐng)域的同一知識層次。但該方法的挖掘結(jié)果與目標單位的組織結(jié)構(gòu)對比往往存在較大不同，且該方法對普通員工在知識層次結(jié)構(gòu)中的專業(yè)知識水平估計過高，與實際情況存在差異。文獻[7]提出基于社會網(wǎng)絡(luò)分析的員工自動組合方法，定義關(guān)鍵貢獻者、影響者和協(xié)調(diào)者三種特殊的社交角色，并分別通過度中心性、向量中心性、中間中心性對員工的重要性進行度量。

企業(yè)實際業(yè)務(wù)流程日志往往表現(xiàn)出結(jié)構(gòu)化程度低的特點。傳統(tǒng)的流程挖掘算法在處理這類低結(jié)構(gòu)化流程時易生成結(jié)構(gòu)復(fù)雜且難于理解的流程模型，其原因在于這類流程挖掘算法難以為處于低抽象層次的流程日志指定合適的抽象層次，而蹤跡聚類是解決這一問題的方式之一[8]。對蹤跡聚類后，意味著各類蹤跡所代表的實例之間具有相關(guān)性，因此可采用分治的策略將原始日志的流程模型表示為一系列結(jié)構(gòu)復(fù)雜度較低且易于理解的流程模型。蹤跡聚類解決了直接對原始日志進行流程挖掘時流程模型難以理解的問題，但同時，蹤跡聚類也相應(yīng)對組織實體生成的社會網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成了一種新的社區(qū)劃分，簡單套用元日志的社會網(wǎng)絡(luò)分析方法時，組織實體的實際重要度不能被準確地表示。

本文提出一種基于蹤跡聚類的組織實體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的組織實體重要度排序方法，依照蹤跡聚類結(jié)果劃分該關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)，并對組織實體在不同社區(qū)內(nèi)的重要度進行度量。通過組織實體在不同社區(qū)中重要性的度量，對社區(qū)進行區(qū)分和理解，同時，通過社區(qū)內(nèi)部組織實體的排序，體現(xiàn)社區(qū)內(nèi)實體的差異性，為針對組織結(jié)構(gòu)的真實情況開展流程優(yōu)化提供幫助。

1 蹤跡聚類方法

蹤跡聚類結(jié)果通過對流程日志的蹤跡進行聚類得到，為了得到有意義的蹤跡聚類結(jié)果，需對蹤跡進行量化表征，并確定不同蹤跡間的相似性度量方式。以某產(chǎn)品售后服務(wù)流程為例，日志表1是某產(chǎn)品售后服務(wù)流程日志中流程實例的活動組成，表中組成流程實例的活動由大寫字母表示，A代表收到返回產(chǎn)品與保修請求，B代表檢查產(chǎn)品，C代表核對保單，D代表通知客戶，E代表修理產(chǎn)品，F(xiàn)代表測試修理后的產(chǎn)品，G代表收取修理費，H代表發(fā)送取消保修請求，I代表返回該產(chǎn)品。文獻[8]通過統(tǒng)計流程日志實例的活動頻次，構(gòu)建蹤跡表示向量，并采用K均值、凝聚層次聚類（Agglomerative Hierarchical Clustering，AHC）、自組織映射（SelfOrganizing Map，SOM）等方法進行蹤跡聚類。表2是對表1流程日志中蹤跡進行活動頻次統(tǒng)計后的蹤跡表示結(jié)果，可以加入組織結(jié)構(gòu)成員等統(tǒng)計信息進一步擴展蹤跡表示向量。文獻[9]基于上下文感知對蹤跡進行距離，該文獻引入ngram模型構(gòu)建蹤跡表示向量。表3是引入2gram模型后，售后服務(wù)流程日志的蹤跡表示結(jié)果。文獻[10]將蹤跡表征為蹤跡中最大重復(fù)集合（maximal repeat set）等特征集合出現(xiàn)頻次的向量。

上述蹤跡聚類方法的思路均為通過構(gòu)建蹤跡表示向量對蹤跡進行量化，將蹤跡聚類問題轉(zhuǎn)化為一般性的聚類問題，并用成熟的聚類算法求解。本文引入文獻[11-12]的混合概率模型估計蹤跡屬于各類簇的概率，用概率估計結(jié)果構(gòu)建蹤跡表示向量； 并采用文獻[13]的球面K均值算法（spherical Kmeans）進行蹤跡聚類，將蹤跡聚類所得聚類結(jié)果應(yīng)用于后續(xù)的組織實體重要度排序中。

2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重要度評估方法

對業(yè)務(wù)流程應(yīng)用組織挖掘得到社會網(wǎng)絡(luò)后，可發(fā)現(xiàn)其節(jié)點多為流程日志中出現(xiàn)的各組織實體。因此復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的重要度評估方法對組織實體的重要度評估有重要參考價值。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重要度評估方法主要有中心性指標、基于最短路徑和基于凝聚度等。文獻[14]定義一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)凝聚度的節(jié)點重要度評估方法，將網(wǎng)絡(luò)凝聚度定義為節(jié)點數(shù)與平均路徑長度乘積的倒數(shù)，但這種方法不適合用于加權(quán)網(wǎng)絡(luò)。文獻[15]定義一種基于拓撲勢的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)節(jié)點重要度排序算法，該算法考慮到單純計算拓撲勢并不能真正說明節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的重要性，因此將社區(qū)中起不同作用的節(jié)點區(qū)分為內(nèi)部節(jié)點和邊界節(jié)點，計算各節(jié)點拓撲勢后，再連接內(nèi)部節(jié)點和邊界節(jié)點排序結(jié)果。文獻[16]提出了一種評估加權(quán)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重要度方法，該方法以最短路徑為基礎(chǔ)，綜合考慮了節(jié)點的連接度和節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的位置，并重新定義了加權(quán)網(wǎng)絡(luò)D=（V，E）的凝聚度（D）為：

3 蹤跡聚類下的組織實體重要度排序

對蹤跡聚類得到的子業(yè)務(wù)流程而言，負責流程關(guān)鍵環(huán)節(jié)組織實體，往往有較高的流程實例參與頻次，并與其他個體有著更多交互與合作。所以可建模基于蹤跡聚類與組織實體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，將組織實體的流程實例參與頻次量化為組織實體的重要度，并根據(jù)組織實體的實際情況，為組織實體設(shè)置合適的權(quán)重，從而綜合地進行評估。

3.1 相關(guān)定義

傳統(tǒng)社會網(wǎng)絡(luò)分析方法較少利用組織實體在蹤跡聚類得到的子業(yè)務(wù)流程中的參與度等信息，為此可建立定義如下：

4 實驗驗證與分析

本文選用國內(nèi)某大型樞紐機場的流程日志數(shù)據(jù)集進行實驗。對日志數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理后結(jié)果如下：數(shù)據(jù)集共有流程實例記錄2006條，蹤跡540條；流程日志的組織實體分為部門、角色和資源三個級別，其中部門10個、角色20個、資源500人。進行蹤跡聚類后，抽取其中的某一類簇對應(yīng)的流程日志進行實驗，該類簇的實際含義為機場的機位分配業(yè)務(wù)流程。

4.1 實驗評價指標

為了驗證本文方法的合理性，選擇資源級別與角色級別的組織實體分別進行基于蹤跡聚類與組織實體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)下組織實體重要度排序?qū)嶒灐＿x用節(jié)點度（node degree）直觀觀察節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的地位，并簡明地對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進行排序。同時，考慮到度中心性指標是衡量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重要性最為廣泛采用的方法 [17-18]；且網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的重要度不僅和節(jié)點局部重要性有關(guān)，而且與其在網(wǎng)絡(luò)中所處位置以及節(jié)點之間的相互依賴程度密切相關(guān)[19-20]。因此，選用度中心性指標中的接近中心性（closeness centrality）與中介中心性（betweeness centrality）對節(jié)點進行進一步的評估，并通過與重要度排序結(jié)果的對比驗證方法的有效性。

4.2 組織實體重要度排序?qū)嶒?/p>

4.2.1 實驗1

將角色級別的基于蹤跡聚類與組織實體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)節(jié)點排序結(jié)果與蹤跡聚類下交接網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的排序結(jié)果進行對比，選取具有代表性的五個節(jié)點的排序結(jié)果如表4所示。蹤跡聚類下交接網(wǎng)絡(luò)節(jié)點度最大的節(jié)點為12號節(jié)點，對應(yīng)實際組織實體為駐場單位之一的廊橋維修公司。由于機位分配流程涉及到對廊橋的安排，因此廊橋維修會依照機場運行控制相關(guān)角色的指令，頻繁進行維修、待命等活動，在本例的蹤跡聚類下的交接網(wǎng)絡(luò)中，廊橋維修公司的節(jié)點度為25，高于其他角色；運行控制中心下屬的機位分配部門作為整個機位分配流程的中樞，需要對下屬角色下達指令，這類活動不需要頻繁進行，導(dǎo)致該節(jié)點度僅為6，其在交接網(wǎng)絡(luò)中的地位與實際情況有較大偏差。而基于蹤跡聚類與組織實體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中，各節(jié)點的節(jié)點度排序與實際情況較為符合，說明基于蹤跡聚類的組織實體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)能夠比蹤跡聚類下的交接網(wǎng)絡(luò)更好地體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中組織實體的實際情況。

4.2.2 實驗2

繼續(xù)對角色級別的組織實體進行重要度排序?qū)嶒灒Y(jié)果如表5所示。重要度評分較高的3個節(jié)點為28號節(jié)點、11號節(jié)點與17號節(jié)點，分別對應(yīng)了機位分配流程中的運控機位分配、航站樓指揮協(xié)調(diào)、飛行區(qū)指揮協(xié)調(diào)角色。節(jié)點28、11在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的中心性指標與重要度評分相吻合，節(jié)點17的中心性指標較低。對流程日志統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，節(jié)點17參與的全部33個流程實例中，節(jié)點28或節(jié)點11也一同參與的實例個數(shù)達到了26個，且不存在其他頻繁出現(xiàn)的節(jié)點。 因此，節(jié)點17在中心性指標較低的情況下得到了較高的重要度評分。

4.2.3 實驗3

進一步對資源級別的組織實體進行重要度排序?qū)嶒?，結(jié)果如表6所示。可以看出重要度評分最高的155號節(jié)點的在度、接近中心性、中介中心性三項指標均有較高的值，證明該方法在推廣到數(shù)量更多的資源級別關(guān)系網(wǎng)絡(luò)時，也能較好地反映節(jié)點在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的重要度。

4.2.4 實驗4

選用文獻[15]基于拓撲勢的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重要度排序算法對角色級別組織實體進行重要度排序，其中算法的影響因子σ取優(yōu)化值1.0203[21]。文獻[15]算法所得重要度排序結(jié)果與本文算法排序結(jié)果的比較如表7所示。該算法所得排序結(jié)果中，重要度評分最高的節(jié)點與本文算法同為對應(yīng)運控機位分配的28號節(jié)點，對應(yīng)廊橋維修公司的12號節(jié)點的重要度評分為0.067639，高于對應(yīng)航站樓指揮協(xié)調(diào)的11號節(jié)點的0.062033；對應(yīng)安保部門的13號節(jié)點的重要度評分為0.053064，高于對應(yīng)飛行區(qū)指揮協(xié)調(diào)的17號節(jié)點的0.049701。而廊橋維修公司與安保部門作為機場具體業(yè)務(wù)的實施角色，在實際的機位分配業(yè)務(wù)流程中，其重要程度不足以與負責指揮協(xié)調(diào)的航站樓指揮協(xié)調(diào)以及飛行區(qū)指揮協(xié)調(diào)兩大指揮角色相提并論。此外，該算法計算得到的節(jié)點重要度評分結(jié)果中，評分值同為0.040732的有6個節(jié)點，評分值同為0.041853的有3個節(jié)點，造成一些重要度評分值相同節(jié)點的重要度難以區(qū)分。該算法在反映節(jié)點的重要度時強調(diào)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的局域連接密集程度的重要性，因此在空手道俱樂部網(wǎng)絡(luò)以及海豚關(guān)系網(wǎng)絡(luò)上實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)內(nèi)節(jié)點的有效區(qū)分，取得了較好的實驗結(jié)果。但該算法不能很好地體現(xiàn)節(jié)點在整個網(wǎng)絡(luò)或整個社區(qū)的地位，算法的組織實體排序結(jié)果雖然能夠根據(jù)業(yè)務(wù)流程關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的拓撲勢找出業(yè)務(wù)流程中的最重要組織實體節(jié)點，但對于一些次重要的節(jié)點并不能很好地反映其實際重要度；同時，該算法在評價節(jié)點的重要度時，依賴于節(jié)點拓撲勢的計算，因此當網(wǎng)絡(luò)中存在局域連接密集程度相近的節(jié)點，易得到相同的節(jié)點重要度評分，此時相同評分節(jié)點的重要度便變得難以區(qū)分。而本文算法在構(gòu)造關(guān)系網(wǎng)絡(luò)后，通過蹤跡聚類信息進行社區(qū)劃分，得到的排序結(jié)果與實際業(yè)務(wù)流程更為一致；同時由于加入了蹤跡聚類信息，對于局域連接密集程度相近節(jié)點的重要度也能夠根據(jù)蹤跡聚類的社區(qū)劃分計算出不同的評分從而加以區(qū)分。

5 結(jié)語

本文針對傳統(tǒng)社會網(wǎng)絡(luò)分析方法對蹤跡聚類得到的業(yè)務(wù)流程進行組織挖掘時表現(xiàn)不佳的問題，提出了一種基于蹤跡聚類與組織實體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的組織實體重要度排序方法，通過建模蹤跡聚類與組織實體間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，對關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的組織實體節(jié)點進行重要度評分的計算，從而對不同蹤跡聚類下各級別的組織實體進行重要度排序。實驗表明組織實體的重要度排序結(jié)果能夠反映為關(guān)系網(wǎng)絡(luò)在節(jié)點中的重要度排序，從而解決前述問題，并有助于對蹤跡聚類結(jié)果的理解。

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