[论文解读] Ontology-based Representation and Reasoning on Process Models: A Logic Programming Approach

Fabrizio Smith, Maurizio Proietti|arXiv (Cornell University)|Oct 7, 2014

Business Process Modeling and Analysis参考文献 66被引用 5

一句话总结

本文提出了一种基于逻辑编程的本体增强型业务流程建模框架，将BPMN流程语义与OWL 2 RL本体集成，实现对过程知识与领域知识的统一推理。通过目标导向的评估过程，实现了可靠、完整且高效的推理，已在工作平台和实验验证中得到证明。

ABSTRACT

We propose a framework grounded in Logic Programming for representing and reasoning about business processes from both the procedural and ontological point of views. In particular, our goal is threefold: (1) define a logical language and a formal semantics for process models enriched with ontology-based annotations; (2) provide an effective inference mechanism that supports the combination of reasoning services dealing with the structural definition of a process model, its behavior, and the domain knowledge related to the participating business entities; (3) implement such a theoretical framework into a process modeling and reasoning platform. To this end we define a process ontology coping with a relevant fragment of the popular BPMN modeling notation. The behavioral semantics of a process is defined as a state transition system by following an approach similar to the Fluent Calculus, and allows us to specify state change in terms of preconditions and effects of the enactment of activities. Then we show how the procedural process knowledge can be seamlessly integrated with the domain knowledge specified by using the OWL 2 RL rule-based ontology language. Our framework provides a wide range of reasoning services, including CTL model checking, which can be performed by using standard Logic Programming inference engines through a goal-oriented, efficient, sound and complete evaluation procedure. We also present a software environment implementing the proposed framework, and we report on an experimental evaluation of the system, whose results are encouraging and show the viability of the approach.

研究动机与目标

• 解决现有BPM工具中业务流程模型与领域知识之间缺乏正式集成的问题。
• 通过统一的形式化语言，实现对流程结构、行为及语义注释的联合推理。
• 开发一种基于逻辑编程的实用、高效且可靠的推理系统，适用于现实世界的BPM应用。
• 弥合过程工作流建模（BPMN）与语义知识表示（OWL 2 RL）之间的差距。
• 在单一、一致的框架内支持高级验证任务，如CTL模型检查。

提出的方法

• 定义BPAL的修订版本，作为BPMN 2.0相关片段的基于规则的过程语义，基于逻辑编程。
• 采用受Fluent Calculus启发的方法，将流程行为建模为状态转移系统，以指定活动的先决条件和效果。
• 通过共同的形式化基础，将OWL 2 RL本体集成到逻辑编程框架中，实现共享推理。
• 使用标准逻辑编程推理引擎，执行目标导向的、可靠且完整的查询与验证任务评估。
• 实现一个软件平台，支持流程模型的语义注释及推理服务的执行。
• 应用查询优化技术与自顶向下评估方法以提升性能，未来可通过程序转换实现进一步优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在保持过程语义的前提下，正式地将来自本体的语义注释丰富到业务流程模型中？
• RQ2 统一的逻辑编程框架能否有效结合对流程结构、动态行为与领域知识的推理？
• RQ3 在注释化流程模型的背景下，标准逻辑编程引擎在支持高级验证任务（如CTL模型检查）方面的能力如何？
• RQ4 该推理方法在实践中（尤其是针对大型或复杂流程模型）的效率与可扩展性如何？
• RQ5 在现实组织环境中，语义注释对流程检索、验证与重用的实际影响是什么？

主要发现

• 该框架通过共同的逻辑编程基础，成功将BPMN流程模型与OWL 2 RL本体集成，实现了统一推理。
• 该系统支持广泛的推理服务，包括CTL模型检查，使用标准推理引擎实现可靠且完整的评估。
• 实验评估表明该方法具有可行性与实用性，在代表性流程模型上表现出令人鼓舞的性能。
• 该平台通过本体概念选择实现高效注释，即使在大规模流程仓库中也能减轻用户负担。
• 即使使用最小本体（如同义词表或分层术语表），该方法仍具有效用，可实现基本推理且注释开销较低。
• 由于框架具备追踪语义与模块化设计，未来可扩展支持运行时查询、基于日志的分析及服务组合。