CN105447609A - 用于处理案例管理模型的方法、装置和系统 - Google Patents

Abstract

本公开提供了用于处理案例管理模型的方法、装置和系统。根据一个实施例，提供了用于处理案例管理模型的方法，其包括：获取具有多个元素的已有案例管理模型；获取具有至少一个元素的新案例管理模型；根据新案例管理模型的元素和已有案例管理模型的多个元素之间的匹配成本，将新案例管理模型的元素对准到已有案例管理模型的元素；以及基于被对准的元素之间的匹配成本，将新案例管理模型融合到已有案例管理模型中。

Description

用于处理案例管理模型的方法、装置和系统

技术领域

本公开涉及信息处理技术，更具体地，涉及处理案例管理模型的技术。

背景技术

当今，知识工作者在工作人口中所占的比例正在逐渐增长。然而，由于知识工作的可预测度低于程序性的工作，所以针对程序性的工作开发的处理技术例如业务流程管理(businessprocessmanagement，BPM)并不能很好地服务于知识工作者。因此，已经开发出利用案例管理模型(casemanagementmodel，CMM)的处理技术来方便知识工作者的工作。

以病人在医院看病的情形为例说明BPM和CMM的区别。病人先在医院挂号，然后找医生诊断病情。医生要求病人验血和验尿。当得到两个化验结果时，医生诊断病情并开出治疗方案。在紧急情况下，通常跳过挂号步骤并立即开始治疗。表示通常情况和紧急情况的BPM如图1(a)和1(b)所示，而CMM如图1(c)所示。

可以看出，对于BPM而言，必须明确地对例外情况建模。然而，对所有可能的情况建模会导致模型变复杂且不切实可行，因为例外情况和紧急情况可能在任意时间点发生。这使得难以甚至无法预见接下来应该进行什么活动。

作为对比，CMM能够降低复杂度且能够更灵活地选择执行路径。例如，当慢性病患者接受定期药物治疗时，只需要执行挂号和治疗两个任务。因此执行路径是：挂号→治疗。在紧急情况下，直接开始诊断并在之后进行挂号。假定在该情况中不需要验尿但需要验血。由于第一次验血的结果不清楚，所以只有在得到第二次验血的结果并进行附加诊断后才能进行治疗。这样，执行路径是：诊断→挂号→验血→验血→治疗。在非紧急情况下，先进行挂号，再进行诊断。假定在该情况下验血和验尿都要执行。然而，由于验尿的结果令人担忧，所以立即开出适当的药方进行治疗。随后得到验血的结果，因此执行附加的治疗来处理验血的结果。这样，执行路径是：挂号→诊断→验尿、验血→治疗→治疗。除此之外，该CMM还能支持更多的可能性。

可见，CMM代表办公自动化的趋势。因此，如果能够提供改进CMM的技术，那将合乎技术进步的需要。

发明内容

根据本公开的一个方面，提供了一种用于处理案例管理模型的方法，其包括：获取具有多个元素的已有案例管理模型；获取具有至少一个元素的新案例管理模型；根据新案例管理模型的元素和已有案例管理模型的多个元素之间的匹配成本，将新案例管理模型的元素对准到已有案例管理模型的元素；以及基于被对准的元素之间的匹配成本，将新案例管理模型融合到已有案例管理模型中。

根据本公开的另一个方面，提供了一种用于处理案例管理模型的装置，其包括：对准单元，其配置成接收具有多个元素的已有案例管理模型和具有至少一个元素的新案例管理模型，根据新案例管理模型的元素和已有案例管理模型的多个元素之间的匹配成本，将新案例管理模型的元素对准到已有案例管理模型的元素；以及融合单元，其配置成基于被对准的元素之间的匹配成本，将新案例管理模型融合到已有案例管理模型中。

附图说明

通过结合附图对本公开示例性实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施例中，相同的附图标记通常代表相同部件。

图1(a)-1(c)示出用于医疗情形的BPM和CMM的示例。

图2A和2B分别示出根据本公开的一个实施例的案例模型处理系统的框图。

图3示出根据本公开的一个实施例的案例管理模型处理方法的流程图。

图4示出根据本公开的一个实施例的案例管理模型转换过程的流程图。

图5A和5B分别示出根据本公开的一个实施例的从结构化知识源和非结构化知识源转换案例管理模型的示例。

图6示出根据本公开的一个实施例的对准过程的流程图。

图7示出根据本公开的一个实施例的对准子过程的流程图。

图8(a)和8(b)示出医疗情形中的案例管理模型的示例。

图9(a)和9(b)示出根据本公开的一个实施例执行对准过程的示例。

图10示出根据本公开的一个实施例的复合过程的流程图。

图11示出根据本公开的一个实施例的插入过程的流程图。

图12(a)和12(b)示出根据本公开的一个实施例执行融合过程的示例。

图13示出适于用来实现本公开的各个实施例的示例性计算机系统/服务器的框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

一个案例是指，针对一个特定环境里的对象，为了达到一个希望的效果而实施一系列动作的过程。历史上，案例管理最早起源于法律和医疗领域。随着计算机技术的发展，案例管理模型(CMM)被越来越广泛地应用在更多的领域。下面虽然是以医疗领域为背景描述各个实施例，但是应当指出这些实施例同样可以应用在其它领域。

作为行业标准之一，对象管理工作组(ObjectManagementGroup，OMG)在2014年5月发布了“CaseManagementModelandNotation(CMMN)Version1.0”(OMGDocumentNumber:formal/2014-05-05，http://www.omg.org/spec/CMMN/1.0/PDF)。该标准定义了用于CMM的元模型，用于CMM建模和模型交换的标记法。下面描述的各个实施例是以上述标准的标记法为例进行描述的，但是应当指出这些实施例同样可以在其它标记法和标准的基础之进行实施。

CMM通常包括实体元素和关系元素。实体可以包括阶段条目(stageitem)、任务条目(taskitem)和数据(data)。关系可以包括从属关系(affiliation)和约束关系(constraint)。

阶段是模型的构建块，例如可以具有以下属性(attribute)：标识符(id)、名称、说明(description)、进入标准(entrycriteria)和退出标准(exitcriteria)，其中进入标准和退出标准引用某些约束关系。

任务是作业(work)的基本构成单元，例如可以具有以下属性：标识符、名称、说明、输入、输出、进入标准和退出标准，同样，进入标准和退出标准引用某些约束关系。

数据是数据服务中的信息，其充当用于引起事件以及对条目的属性(例如任务的输入和输出属性)的约束关系表达式和引入点进行评估的上下文(context)。数据作为任务的输入和输出，例如可以具有以下属性：标识符、名称和值。

从属关系构成CMM的分层结构，可以包括：阶段-阶段关系，表示一个阶段可以包括其他阶段；阶段-任务关系，表示一个阶段可以包括一个或多个任务。

约束关系可以包括：条目-条目关系，表示条目之间的时间关系；数据-条目关系，表示针对条目的数据约束关系。

这样，CMM中的知识可以包括以下知识：条目分层结构知识，例如化验阶段包括验血和验尿任务；条目时间约束关系知识，例如对于没有经过诊断的患者不能进行验血；数据约束关系知识，例如如果白血球的数量>3000，则进行治疗。

CMM是一种用于支持灵活的且知识密集型的业务流程的新模型。CMM以数据为基础，而数据是这些流程的典型产物。这意味着具有精简的元素的CMM能够表示冗余知识。然而，代价是对案例进行建模对于知识工作者而言变得更复杂，特别是通过持续的改进来保持模型中的知识的高质量，因为这需要应对以下挑战：(1)过时，即知识不能够反映当前的情况；(2)片面，即知识仅反映了部分情况；以及(3)不实用，即知识不能匹配实际情况。现有的系统仅能够支持知识工作者创建和编辑CMM，但是由于上述挑战以及只能手动改进CMM而难以保持模型中知识的高质量并持续改进模型中的知识。

本公开的实施例能够克服现有系统中的上述一个或多个问题。下面参考图2至13描述本公开的各个实施例。

图2A示出根据本公开的一个实施例的案例模型处理系统的框图。如图所示，根据本实施例的案例模型处理系统200可以包括案例管理模型转换单元202、案例管理模型对准单元206、案例管理模型融合单元208、案例管理建模单元210、案例管理模型存储库212和案例管理模型编辑/查看单元214。

案例管理模型转换单元202可以配置成接收从包括结构化知识源和非结构化知识源的各种知识源中提取的信息并将其转换成案例管理模型。例如，从各种知识源中提取的信息可以由案例监视和分析模块216提供。案例管理模型转换单元202可以通过执行下面参考图4描述的案例管理模型转换过程来实现。

关于上述与案例管理模型转换单元202通信的案例监视和分析模块216，其可以配置成从包括结构化知识源和非结构化知识源的各种知识源中提取信息。如图所示，案例监视和分析模块216可以包括至少一个结构化知识源218和至少一个非结构化知识源222，以及分别与知识源218和222相对应的至少一个数据挖掘器220和至少一个信息提取器224。

结构化知识源218提供的结构化数据通常指的是机器能够直接解释的具有固定结构的数据，包括数据库所管理的数据以及其它以二维或者多维结构表达的数据，例如生产、业务、交易、客户信息等方面的记录。非结构化知识源222提供的非结构化数据，相对于结构化数据，主要指的是人能够理解，但机器无法直接解释的数据，包括那些无法用数字或统一的结构表示的各种内容，例如，营运内容，例如合约、发票、书信与采购记录；部门内容，例如文书、简报档案与电子邮件；网页内容；多媒体内容，例如声音、影片、图形等。结构化知识源218和非结构化知识源222可以取决于案例管理模型的具体应用场合而相应地由各种实体提供。例如，在涉及医疗的情形中，结构化知识源218可以包括患者数据库、处方数据库等，非结构化数据源222可以包括医疗指南、治疗规程、论文文献等。

数据挖掘器220可以配置成从结构化知识源中挖掘数据。例如，数据挖掘器220可以利用现有的以及将来的统计学方法、人工智能方法、机器学习方法、神经网络技术等相关信息技术，从结构数据库中提取非显式存在的知识、关系或其他有意义的模式等。在一个示例性的示例中，数据挖掘器220可以使用例如IBM公司的IntelligentMinerforData、SAS公司的EnterpriseMiner、Insightful公司的InsightfulMiner等产品来实现。

信息提取器224可以配置成从非结构化知识源中提取信息。例如，信息提取器224可以通过执行指定实体识别、相互引用解析(coreferenceresolution)、关系提取以及语言和词汇分析等处理来从非结构化知识源例如文本中提取信息。在一个示例性的示例中，信息提取器224可以从作为非结构化知识源的重要构成部分的文本中提取关于文本的各种元数据，包括位置元数据(例如行号)、格式元数据(例如标题)、语法元数据(例如词性和短语)，如图5B所示。关于位置元数据和格式元数据可以直接从文本中获得(例如，标题具有突出显示的格式)。关于语法元数据，可以使用现有的以及将来的句法分析技术、利用语料库的机器学习技术等来提取。例如，信息提取器224可以使用IBM公司的IntelligentMinerforText、SAS公司的TextMiner等产品来实现。

现在接着案例管理模型转换单元202描述案例管理模型处理系统的组件。案例管理模型对准单元206可以配置成接收由案例管理模型转换单元202转换的案例管理模型和由案例管理建模单元210建模的已有案例管理模型，将接收的案例管理模型对准到已有案例管理模型中的匹配位置。案例管理模型融合单元208可以配置成根据案例管理模型对准单元206的对准结果，将接收的案例管理模型融合到已有案例管理模型中。案例管理模型融合单元208还可以将融合后的案例管理模型提供给案例管理建模单元210。例如，案例管理模型对准单元206可以通过执行下面参考图6和7描述的对准过程和子过程来实现，案例管理模型融合单元208可以通过执行下面参考图10和11描述的复合过程和插入过程来实现。

案例管理建模单元210可以使用户能够建立案例管理模型。案例管理建模单元210还可以将建立的案例管理模型提供给案例管理模型对准单元204，并且还可以从案例管理模型融合单元接收融合后的案例管理模型。例如，案例管理建模单元210可以利用现有的IBMCaseManager产品来实现。

案例管理模型存储库212可以存储由案例管理建模单元210建模的案例管理模型，并且可以在案例管理建模单元需要时向其提供存储的案例管理模型。例如，案例管理模型存储库212可以利用现有的和将来的各种存储系统来实现。

案例管理模型编辑/查看单元214可以使用户能够编辑/查看(例如通过用户接口)由案例管理建模单元210建模的案例管理模型，以及使用户能够编辑/查看由案例管理建模单元210接收的融合后的案例管理模型。例如，案例管理模型编辑/查看单元214也可以利用现有的IBMCaseManager产品来实现。

图2B示出根据本公开的另一实施例的案例管理模型处理系统230。如图所示，根据该实施例的案例管理模型处理系统230可以包括接收单元232、案例管理模型转换单元202、案例管理模型对准单元206、案例管理模型融合单元208和传送单元234。

接收单元232可以配置成通过通信网络236(包括有线通信网络和无线通信网络等各种通信网络)从需要案例管理模型融合服务的用户接收已有案例管理模型和从各种知识源中提取的信息。

案例管理模型转换单元202可以配置成将接收单元接收的从各种知识源中提取的信息转换成新案例管理模型。案例管理模型对准单元206可以配置成将案例管理模型转换单元202转换得到的新案例管理模型对准到由接收单元232接收的已有案例管理模型中的匹配位置。案例管理模型融合单元208可以配置成根据案例管理模型对准单元206的对准结果，将案例管理模型转换单元202转换得到的新案例管理模型融合到由接收单元232接收的已有案例管理模型中。例如，案例管理模型转换单元202、案例管理模型对准单元206和案例管理模型融合单元208可以利用与图2A所示的相应单元相同的实现方式来实现，在此不再赘述。

传送单元234可以配置成将案例管理模型融合单元204融合所得的案例管理模型通过通信网络236传送给需要案例管理模型融合服务的用户。例如，接收单元232和传送单元234可以利用使计算机能够与网络通信的部件(例如，网络适配器、调制解调器等)来实现。

应注意的是，尽管在图2A和2B中将案例管理模型对准单元206和案例管理模型融合单元208描绘为案例管理模型处理系统200和230的一个组件，但是在另一实施例中，案例管理模型对准单元206和案例管理模型融合单元208可以作为独立的装置存在，或者案例管理模型对准单元206和案例管理模型融合单元208也可以与案例管理模型转换单元202相结合作为一个独立的装置存在。

还应注意的是，上文提到的“案例管理模型”包括由用户通过案例管理建模单元210建立的案例管理模型和由案例管理模型转换单元202转换得到的案例管理模型。对于该转换得到的案例管理模型，其本质上是通过对从知识源中提取出来的信息进行转换而得到的案例管理模型元素以及这些元素之间的关系所构成的集合。由于该集合来源于知识源，所以该集合的大小可能随知识源的规模而变化。当知识源的规模较小(例如，一段或若干段文字)时，该集合可能只包含少量的案例管理模型元素以及这些元素之间的关系，这时该集合可以视为是案例管理模型的片段。例如，如果案例监视和分析模块216实时地或每隔一段相对短的时间就将从各种知识源中提取的信息发送给案例管理模型转换单元202或者需要案例管理模型融合服务的用户发送给案例管理模型转换单元202的提取信息较少，这时案例管理模型转换单元202转换得到的上述集合就可以视为是案例管理模型的片段。另一方面，当知识源的规模较大(例如，对操作规程的各方面进行详述的文章)时，上述集合可能包含大量的案例管理模型元素以及这些元素之间的关系，这时该集合可以视为是新的案例管理模型。例如，如果案例监视和分析模块216每隔一段相对长的时间将从各种知识源中提取的信息发送给案例管理模型转换单元202或者需要案例管理模型融合服务的用户发送给案例管理模型转换单元202的提取信息较多，这时案例管理模型转换单元202转换得到的上述集合就可以视为是新的案例管理模型。因此，由案例管理模型转换单元202转换得到的案例管理模型可以涵盖案例管理模型的片段。

图3示出根据本公开的一个实施例的案例管理模型处理方法的流程图。在步骤302，可以获取已有案例管理模型。如上面关于图2A和2B所述，已有案例管理模型可以由用户使用案例管理建模单元210来建立，也可以通过通信网络从需要案例管理模型融合服务的用户接收。在步骤304，可以获取新案例管理模型。如上面关于图2A和2B所述，新案例管理模型可以由案例管理模型转换单元202转换得到。在步骤306，执行稍后参考图6描述的对准过程。在步骤308，执行稍后参考图10和11描述的复合过程和插入过程，该复合过程和插入过程可以统称为融合过程。应注意的是，尽管在图3中将步骤302和304描绘为顺次地执行，但是步骤302和304当然也可以按相反的顺序或并行地执行。

图4描述了根据本公开一个实施例的案例管理模型转换过程400。如图4所示，首先在步骤402，引入分析结果。如上所述，例如，该分析结果可以从案例监视和分析模块216接收，或者该分析结果可以通过通信网络从需要案例管理模型融合服务的用户接收。

接着，在步骤404，判断数据源的类型。例如，数据源的类型可以通过随分析结果一起发送来的标识符来判断。如果在步骤404判断数据源是结构化数据，则在步骤406将分析结果解析成数据中间格式DIF(DataIntermediateFormat)。图5A示出结构化数据的挖掘结果和DIF表格的一个示例。如图5A的上图所示，利用例如统计学方法从数据库中挖掘出四个事件之间存在的先后关系。如图5A的中图所示，例如，可以首先建立一个空白DIF表格，其每一行包含一个挖掘出的事件，并且每一列分别对应于名称、值、时间、接续者等。然后可以对于每个挖掘出的事件，获得对应于每一列的值并将其填入DIF表格中。

接着，在步骤408，将DIF转换成案例管理模型元素。例如，首先将事件映射成任务，将值映射成数据，并将接续者映射成约束关系。然后按照时间将各事件聚类，并将每个聚类映射成阶段。例如，在图5A所示的示例中，对于图5A的上图中的第一个数据挖掘结果，可以按照时间将任务B、C和D聚类在一起形成阶段I，将A从属于阶段H，阶段H和I从属于根阶段J。对于图5A的上图中的第二个数据挖掘结果，任务E、F和G在时间上比较靠近(如图5A的上图中示意性地示出)并且任务E之后可能是任务F或G，所以可以按照时间将任务E、F和G聚类在一起形成阶段K。

另一方面，如果在步骤404判断数据源是非结构化数据例如文本，则在步骤410将分析结果解析成文本中间格式TIF(TextIntermediateFormat)。图5B示出非结构化数据的挖掘结果和TIF表格的一个示例。图5B的顶部是对关于慢性心力衰竭(CHF)的医疗指南的一部分进行文本挖掘所得的结果。为了便于理解，提供这部分医疗指南的中文译文如下：

4.3.当前或以前有HF(心力衰竭)症状的患者(阶段C)

4.3.1.具有降低的LVEF(左心室射血分数)的患者

类I

9.通过在以下患有缺血性心脏病的患者中进行心脏性猝死方面的教育，推荐植入型心律转复除颤器疗法进行初级预防以降低总死亡率：在心肌梗死后至少40天具有小于或等于30％的LVEF，且在经历慢性最佳药物治疗时有NYHA(纽约心脏协会)第II或III类症状，并且具有以良好的功能状态存活超过1年的合理期待(证据等级：A)

图5B的中部示出文本挖掘结果的元数据图。文本可以包括位置元数据、格式元数据和语法元数据。在该示例中，位置元数据采取行号的形式，格式元数据采取标题的形式，语法元数据采取词性和短语的形式。如图5B的下部所示，例如，可以首先建立一个空白TIF表格，其每一行包含一条分析记录，并且每一列分别对应于文本元数据图的一个子节点(即，行号、标题、词性等)。然后可以对于每一条分析记录，获得对应元数据的值并将该条分析记录和元数据的值填入DIF表格中。

接着，在步骤412，将TIF转换成案例管理模型元素。例如，可以将标题映射成阶段，将与数字相关联的名词/动词映射成数据，将单独出现的名词/动词映射成任务，将名词/动词+时间关系+名词/动词映射成约束关系，将标题之间的关系以及标题和内容之间的关系映射成从属关系，将与阶段、任务和数据相关联的副词和形容词映射成约束关系，将数据的数值映射成数据约束关系，等等。具体地，在图5B的上图的示例中，映射结果如下：

第23行：“PatientsWithCurrentorPriorSymptomsofHF(StageC)”属于标题，因此映射成阶段；

第24行：“PatientsWithReducedLVEF”属于标题，因此映射成阶段；

第25行：“ClassI”属于标题，因此映射成阶段；

第26行：“Implantablecardioverter-defibrillatortherapy”属于单独出现的名词/动词，因此映射成任务；

第27行：“atleast40days”属于数据的数值，因此映射成数据约束关系；

“post-MI”属于与数字相关联的名词/动词，因此映射成数据；

“LVEF”属于与数字相关联的名词/动词，因此映射成数据；

“lessthanorequalto30％”属于数据的数值，因此映射成数据约束关系；

第28行：“NYHAfunctionalclass”属于与数字相关联的名词/动词，因此映射成数据；

“IIorIII”属于数据的数值，因此映射成数据约束关系；

第29行：“survivalwithagoodfunctionalstatus”属于与数字相关联的名词/动词，因此映射成数据；

“morethan1year”属于数据的数值，因此映射成数据约束关系。

例如，对于图5B的上图的示例，可以利用以下程序流程来实现从TIF到案例管理模型元素的转换：

应注意的是，上述实施例中对文本中各成分的挖掘以及将特定的短语映射成相应的案例管理模型元素的方式仅是一种示例性的方式，挖掘的成分和映射方式可以根据案例管理模型的具体应用场合而作出相应的调整。

图6是根据本公开的一个实施例的对准过程的流程图。如图6所示，首先在步骤602，对新模型的根阶段元素应用稍后参考图7描述的对准子过程。如前所述，新模型由案例管理模型转换单元202转换得到，已有模型由案例管理建模单元210提供。例如，对新模型的根阶段元素与已有模型的各个阶段元素应用对准子过程。如稍后参考图7所述，执行对准子过程所得的结果是：或者将根阶段元素标记为与已有模型的一个阶段元素复合，或者将根阶段元素标记为插入已有模型中。在通常情况下，已有模型已经建立得比较完备，所以新模型的根阶段元素可以标记为与已有模型的一个阶段元素复合。然而，也可能存在已有模型不太完备的情况，在这种情况下，根阶段元素可以被标记为插入，因此可以作为已有模型的一个根阶段元素插入已有模型中。

对于标记为“插入”的根阶段元素，无需对其下层元素进行进一步对准。因此，在步骤604，对标记为“复合”的根阶段元素的下层阶段元素应用对准子过程。例如，对新模型的标记为“复合”的根阶段元素的下层阶段元素与已有模型的匹配阶段元素(即，已有模型中的被标记为与新模型的根阶段元素复合的一个阶段元素)的下层阶段元素应用对准子过程。同样，执行对准子过程所得的结果是：或者将标记为“复合”的根阶段元素的下层阶段元素标记为与已有模型的匹配阶段元素的一个下层阶段元素复合，或者将标记为“复合”的根阶段元素的下层阶段元素标记为仍作为下层阶段元素插入已有模型中。

同样，对于标记为“插入”的下层阶段元素，无需对其下层元素进行进一步对准。因此，在步骤606，对标记为“复合”的下层阶段元素的下层任务元素应用对准子过程。例如，对新模型的标记为“复合”的下层阶段元素的下层任务元素与已有模型的匹配阶段元素(即，已有模型中的被标记为与新模型的下层阶段元素复合的一个阶段元素)的下层任务元素应用对准子过程。同样，执行对准子过程所得的结果是：或者将标记为“复合”的下层阶段元素的下层任务元素标记为与已有模型的匹配阶段元素的一个下层任务元素复合，或者将标记为“复合”的下层阶段元素的下层任务元素标记为仍作为下层任务元素插入已有模型中。

对于数据元素，由于其被放置在根阶段元素的下面，所以在步骤608，对标记为“复合”的根阶段元素的下层数据元素应用对准子过程。例如，对新模型的标记为“复合”的根阶段元素的下层数据元素与已有模型的匹配阶段元素(即，已有模型中的被标记为与新模型的根阶段元素复合的一个阶段元素)的下层数据元素应用对准子过程。同样，执行对准子过程所得的结果是：或者将标记为“复合”的根阶段元素的下层数据元素标记为与已有模型的匹配阶段元素的一个下层数据元素复合，或者将标记为“复合”的根阶段元素的下层数据元素标记为仍作为下层数据元素插入已有模型中。应注意的是，尽管步骤608在图6中被描绘为顺次地位于步骤606之后，但是步骤608也可以在步骤604之前执行或者与步骤604并行地执行。

这样，通过执行上述对准过程，新模型中的所有阶段、任务和数据元素可以或者被标记为“复合”、或者被标记为“插入”。在一个实施例中，在新模型中的阶段、任务和数据元素被标记为“复合”或“插入”的情况下，可以将其属性也相应地标记为“复合”或“插入”，并且可以将阶段和任务元素的约束关系也相应地标记为“复合”或“插入”。

应注意的是，在要将多个新模型与已有模型融合的情况下，在上述对准过程中，在将第一个新模型对准到已有模型后，在对准第二个新模型时，进行匹配的已有模型包含之前已对准的第一个新模型。同理，在对准第三个新模型时，进行匹配的已有模型包含之前已对准的第一和第二个新模型。以此类推。

图7是描述根据本公开的一个实施例的对准子过程的流程图。如图7所示，首先在步骤702，计算待对准元素的名称与待匹配元素的名称之间的最小匹配成本。关于待对准元素和待匹配元素，上面关于图6已经进行了描述。在本实施例中，例如，可以利用编辑距离计算匹配成本。编辑距离又称Levenshtein距离，是指两个字符串之间由一个转成另一个所需的最小编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。可以使用包括动态规划算法在内的各种算法来计算编辑距离。作为一个示例性的示例，设X是待对准元素的名称，Y是待匹配元素的名称，则计算最小匹配成本M_min1(X,Y)＝Min(Dist(X,Y)/[StringLength(X+Y)])，其中Dist表示编辑距离，StringLength表示字符串长度。应注意的是，利用编辑距离计算匹配成本仅是示例性的，也可以利用表征两个字符串之间的相似度的其他度量来计算匹配成本。还应注意的是，由于待匹配元素往往是多个，所以上述计算最小匹配成本的公式中的Dist(X,Y)/[StringLength(X+Y)]实际上表示的是以下集合：{Dist(X,Y₁)/[StringLength(X+Y₁)],…,Dist(X,Y-_n)/[StringLength(X+Y_n)]}。

接着，在步骤704，判断最小匹配成本是否小于第一阈值。如果判定最小匹配成本小于第一阈值，则在步骤712将待对准元素标记为与匹配元素(即已有模型中与待对准元素具有最小匹配成本的元素)复合。

另一方面，如果在步骤704判定最小匹配成本大于等于第一阈值，则在步骤706计算待对准元素的子元素的名称与待匹配元素的子元素的名称之间的最小匹配成本。当待对准元素是阶段时，其子元素包括阶段、任务和数据。在一个示例性的示例中，设x是X的子元素的名称，X_chd和Y_chd分别是X和Y的子元素名称的集合，则计算最小匹配成本M_min2(X,Y)＝Min[∑_{xin Xchd}M_min1(x,Y_chd)/(X_chd中x的数量)]。同理，由于待匹配元素往往是多个，所以上述计算最小匹配成本的公式中的∑_xinXchdM_min1(x,Y_chd)/(X_chd中x的数量)实际上表示的是以下集合：{∑_xinXchdM_min1(x,Y¹ _chd)/(X_chd中x的数量),…,∑_{xin Xchd}M_min1(x,Yⁿ _chd)/(X_chd中x的数量)}。应注意的是，X_chd和Y_chd可以分别包括X的名称和Y的名称。

应注意的是，由于任务元素和数据元素不包含子元素，所以当待对准元素是任务元素和数据元素时，则可以跳过步骤706和708的处理。

接着，在步骤708，再次判断新算得的最小匹配成本是否小于第一阈值。如果在步骤708判定新算得的最小匹配成本小于第一阈值，则在步骤712将待对准元素标记为与匹配元素(即已有模型中与待对准元素具有最小匹配成本的元素)复合。

另一方面，如果在步骤708判定新算得的最小匹配成本大于等于第一阈值，则将待对准元素标记为插入已有模型中。如前所述，在通常情况下，已有模型已经建立得比较完备，所以新模型的根阶段元素可以标记为与已有模型的一个阶段元素复合。然而，也可能存在已有模型不太完备的情况，在这种情况下，根阶段元素可以被标记为插入，因此可以作为已有模型的一个根阶段元素插入已有模型中。对于新模型中的标记为“复合”的根阶段元素的下层阶段元素，如果其被标记为“插入”，则仍将其作为标记为“复合”的根阶段元素的下层阶段元素插入已有模型中。同理，对于新模型中的标记为“复合”的下层阶段元素的下层任务元素，如果其被标记为“插入”，则仍将其作为标记为“复合”的下层阶段元素的下层任务元素插入已有模型中。对于新模型中的标记为“复合”的根阶段元素的下层数据元素，如果其被标记为“插入”，则仍将其作为标记为“复合”的根阶段元素的下层数据元素插入已有模型中。

在另一个实施例中，对于在步骤704和708中小于第一阈值的最小匹配成本，还可以继续判断是否得到了几个类似的最小匹配成本。例如，这可以通过判断最小匹配成本与次最小匹配成本之间的差值是否大于第二阈值来实现。如果该差值大于第二阈值，则表明没有得到几个类似的最小匹配成本，因此在步骤712将待对准元素标记为“复合”。如果该差值小于等于第二阈值，则表明得到了几个类似的最小匹配成本，在这种情况下可以利用约束关系进行进一步判断。同理，当在步骤708中判定最小匹配成本大于等于阈值时，也可以利用约束关系进行进一步判断。

例如，在利用约束关系进行判断时，根据待对准元素的约束关系与待匹配元素的约束关系之间的相似性来确定匹配元素。判断该相似性的标准包括：待对准元素和匹配元素均不具有约束关系(例如，待对准元素不具有约束关系，则确定待匹配元素中不具有约束关系的那个元素作为匹配元素)；待对准元素和匹配元素具有相似性质的约束关系(例如，待对准元素具有时间约束关系，则确定待匹配元素中具有时间约束关系的那个元素作为匹配元素)；待对准元素的子元素间的约束关系与匹配元素的子元素间的约束关系具有相似的性质(例如，待对准元素的两个子元素间有时间约束关系，则确定待匹配元素中的其子元素间有时间约束关系的那个元素作为匹配元素)；等等。这样，如果根据约束关系找到了匹配元素，则将该待对准元素标记为与匹配元素“复合”，否则将该待对准元素标记为“插入”。

应注意的是，尽管在图7中当在步骤704判定最小匹配成本大于等于第一阈值时才将待对准元素的子元素的名称与待匹配元素的子元素的名称之间的匹配成本纳入到最小匹配成本的计算中，但是在另一实施例中也可以略去步骤702和704而直接执行步骤706。

图8(a)示出医疗情形中的案例管理模型的示例。其中CHFAmbulatoryCarePhaseIII表示慢性心力衰竭非卧床护理阶段III，SerumCreatinine表示血清肌酸酐，sc是SerumCreatinine的缩写，ACEI表示血管紧张素转化酶抑制剂，BloodPressure表示血压，SerumPotassium表示血清钾，Baseline表示基线，Follow-up表示后续。图8(a)所示的案例管理模型可以表示如下：

图8(b)示出与图8(a)的案例管理模型对应的树形分层结构。图8所示的已有案例管理模型可以由案例管理建模单元210提供，也可以通过通信网络从需要案例管理模型融合服务的用户接收。

图9(a)和9(b)示出根据本公开的一个实施例执行对准过程的示例。如图9(a)所示，已有模型OT(OriginalModelTree)是图8(b)所示的已有模型，T1是转换得到的一组新模型片段L中的第一个新模型片段T1。为了将新模型片段T1对准到已有模型OT，根据图6和7所示的流程，首先计算T1的根阶段节点N1与OT的各个阶段节点A、B和C的名称之间的最小匹配成本。其计算结果如下所示：

M₁(N1,A)＝Dist(“Baseline”,“CHFAmbulatoryCarePhaseIII”)/

[StringLength(“Baseline”+"CHF…”)]＝29/37＝0.78

M₁(N1,B)＝Dist(“Baseline”,“Baseline”)/[StringLength(“Baseline”+”Baseline”)]

＝0/16＝0

M₁(N1,C)＝Dist(“Baseline”,“Follow-up”)/[StringLength(“Baseline”+”Follow-up”)]

＝17/17＝1

M_min1(N1,Y)＝Min(M₁(N1,A),M₁(N1,B),M₁(N1,C))＝Min(0.78,0,1)＝0,Y＝B,

由于M_min1(N1,B)<0.5,Align(N1)＝(B,“compound”)

如上所示，由于最小匹配成本为0小于阈值0.5，所以将根阶段节点N1标记为与OT的B阶段节点复合。同理，可以对N1的下层任务节点LipidProfile(血脂谱)和下层数据节点lp(LipidProfile的缩写)进行类似的对准，从而将这两者标记为“插入”。应注意的是，上述的0.5仅是阈值的一个示例性的示例，本领域技术人员可以根据案例管理模型的具体应用场合等各种因素对其进行相应调整。

如图9(b)所示，已有模型已成为与T1对准的模型AT，T2表示L中的第二个新模型片段。为了将T2对准到AT，根据图6和7所示的流程，首先计算T2的根阶段节点N2与AT的各个阶段节点A、B-N1和C的名称之间的最小匹配成本。其计算结果如下所示：

M_min1(N2,Y)＝Min(M₁(N2,A),M₁(N2,B-N1),M₁(N2,C))

＝Min(0.64,Min(1,1),0.88)＝0.64

由于M_min1(N2,Y)>＝0.5,继续计算M_min2(N2,Y)

如上所示，由于算得的最小匹配成本0.64大于阈值0.5，所以计算根阶段节点N2的子节点与AT的各个阶段节点A、B-N1和C的子节点之间的最小匹配成本。其计算结果如下所示：

N2_chd＝{“Phase3”,“ACEI”,“Folowup”,“Chlorothiazide”},

A_chd＝{“CHFAmbulatoryCasePahseIII”,“sc”,“Baseline”,“Baseline”,“ACEI”,“Follow-up”,…},

M_min2(N2)＝Min(..,∑_xinXchdM_min1(x,A)/X_chd中x的数量,..)

＝Min(..,(0.64+0+0.06+1)/4,..)＝0.43,

由于M_min2(N2,A)<0.5,Align(N2)＝(A,“compound”)

如上所示，由于算得的最小匹配成本0.43小于阈值0.5，所以将根阶段节点N2标记为与AT的A阶段节点复合。同理，可以对N2的下层阶段节点N4-Followup(后续)和下层任务节点N3-ACEI(血管紧张素转化酶抑制剂)和N5-Chlorothiazide(氯噻嗪)进行类似的对准，从而将N4标记为与AT中的阶段节点C复合、将任务节点N3标记为与AT中的任务节点ACEI复合、以及将任务节点N5标记为“插入”。

应注意的是，尽管在图9(a)和9(b)中以新模型片段为例描述新模型与已有模型的对准，但这仅是为了说明本公开的实施例的原理而提供的示例性的示例，对于本领域技术人员来说不言自明的是，图6和7所示的对准方法当然适用于将较大的新模型对准到已有模型的情况(可以对较大的新模型中的各元素分别应用对准，或者也可以将该较大的新模型分解成若干个新模型片段并对这些新模型片段应用对准)。

现在参考图10描述根据本公开的一个实施例的复合过程。首先，在步骤1002，获得标记为“复合”的元素及其匹配元素的名称的列表。由于可能一次将多个新模型对准到已有模型，所以新模型中的标记为“复合”的元素可以是一个或多个。接着，可以根据该名称列表确定已有案例管理模型的匹配元素的复合后的名称。作为一个示例性的示例，可以在步骤1004中判断匹配元素的名称是否包含有意义的关键词。例如，可以通过判断匹配元素的名称是否仅由自然语言处理技术中的屏蔽词(stopwords)构成来进行判断。通常，屏蔽词是一些最常用的较短的功能词，包括介词、连词、冠词等用于指明语法关系的语义很虚的词。作为一个示例性的示例，在步骤1004中使用的屏蔽词除了包含功能词外，还包含案例管理模型的保留词(例如，阶段、任务等)以及没有含义的简单的字母和/或数字的组合。例如，如果一个任务元素的名称是“thetaskA”，则可以判定该名称不包含有意义的关键词。

如果在步骤1004判定匹配元素的名称包含有意义的关键词，则在步骤1008将匹配元素的名称作为复合后的名称(即，保持已有模型的匹配元素的名称不变)。另一方面，如果在步骤1004判定匹配元素的名称不包含有意义的关键词，则将已有模型的匹配元素的名称改为名称列表中出现最多的有意义的关键词。

接着，在步骤1010，获得标记为“复合”的元素及其匹配元素的约束关系的列表。同样，由于可能一次将多个新模型对准到已有模型，所以新模型的标记为“复合”的元素可以是一个或多个。接着，在步骤1012，判断该列表是否包含相反的约束关系。如果在步骤1012判定列表不包含相反的约束关系，则直接进行到步骤1020。

另一方面，如果在步骤1012判定列表包含相反的约束关系，则在步骤1014中判断相反的约束关系各自的支持度是否相等。例如，可以通过计算相反的约束关系在列表中出现的次数来计算其各自的支持度。如果在步骤1014判定相反的约束关系各自的支持度相等，则在步骤1018将相反的约束关系全都丢弃。另一方面，如果在步骤1014判定相反的约束关系各自的支持度不相等，则在步骤1016丢弃支持度较小的约束关系。最后，在步骤1020，将新模型中标记为“复合”的元素合并到已有模型的匹配元素中。例如，对于阶段元素的属性，可以进行以下合并：对于标识符(id)，可以仅保留已有模型的匹配元素的标识符；对于说明(description)、进入标准(entrycriteria)和退出标准(exitcriteria)，可以将新模型的元素的属性添加到已有模型的匹配元素的对应属性中，也可以进一步判断是否有重复的内容从而删除重复的内容。同理，对于任务元素和数据元素的属性，可以进行类似的合并。

现在参考图11描述根据本公开的一个实施例的插入过程。首先，在步骤1102，将新模型中标记为“插入”的元素插入已有模型中。关于新模型中标记为“插入”的元素的分层位置，当该元素是根阶段元素时，可以将该元素仍作为根阶段元素插入已有模型中，并且当该元素不是根阶段元素时，可以将该元素作为其父元素的子元素插入已有模型中。即，该元素原来在新模型中的分层位置在插入后可以仍保持不变。。例如，对于标记为“插入”的根阶段元素，可以仍将其作为根阶段元素插入已有模型中。对于根阶段元素标记为“复合”但下层阶段元素标记为“插入”的下层阶段元素，可以仍将其作为标记为“复合”的根阶段元素的下层阶段元素插入已有模型中。对于下层任务和数据元素，以此类推。关于新模型中标记为“插入”的元素的内容，作为最简单的示例，可以保持该元素的内容不变而将该元素插入已有模型中，以待用户在之后通过案例管理模型编辑/查看单元214查看融合后的案例管理模型时视情况作修改。然而，也可以根据具体的情况(例如，根据用户的需要)在将该元素插入已有模型时对该元素的内容作相应修改。

接着，在步骤1104，判断插入的阶段和任务元素的属性(例如，输出和进入/退出标准)所引用的元素是否被标记为“复合”。如果在步骤1104判定插入的阶段和任务元素的属性所引用的元素没有被标记为“复合”，则直接进行到步骤1108。另一方面，如果在步骤1104判定插入的阶段和任务元素的属性所引用的元素被标记为“复合”，则在步骤1106将该属性修改为引用复合后的元素。

接着，在步骤1108，判断插入的阶段和任务元素的约束关系所引用的元素是否被标记为“复合”。如果在步骤1108判定插入的阶段和任务元素的约束关系所引用的元素没有被标记为“复合”，则插入过程结束。另一方面，如果在步骤1108判定插入的阶段和任务元素的约束关系所引用的元素被标记为“复合”，则将该约束关系所引用的元素修改为引用复合后的元素。接着，插入过程结束。

图12示出根据本公开的一个实施例执行融合过程的示例。如图所示，已有模型的阶段节点CHFAmbulatoryCarePhaseIII与新模型片段的阶段节点Phase3发生复合，由于原名称CHFAmbulatoryCarePhaseIII包含有意义的关键词，所以复合后其名称保持不变。已有模型的Baseline阶段节点与新模型片段的Baseline阶段节点发生复合，已有模型的Follow-up阶段节点与新模型片段的Followup阶段节点发生复合，已有模型的ACEI任务节点与新模型片段的ACEI任务节点发生复合，且原名称均保持不变。同时，新模型片段的LipidProfile任务节点和Chlorothiazide任务节点按原样不变地插入已有模型中。

同理，应注意的是，尽管在图12中以新模型片段为例描述新模型与已有模型的融合，但这仅是为了说明本公开的实施例的原理而提供的示例性的示例，对于本领域技术人员而言不言自明的是，图10和11所示的融合方法当然适用于将较大的新模型融合到已有模型中的情况。

由此可见，根据以上描述的内容，本公开的各个实施例能够提供以下优点：(1)能够自动地改进案例管理模型中的知识，并向知识工作者提供智能的辅助和引导；(2)能够通过融合来自各种知识源的知识，而消解知识孤岛；(3)能够使案例管理模型中的知识保持最新、完整和实用；(4)能够极大地节省知识工作者的时间和精力。

图13示出适于用来实现本公开的各个实施例的示例性计算机系统/服务器1300的框图。图13显示的计算机系统/服务器1300仅仅是一个示例，不应对本公开的各个实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图13所示，计算机系统/服务器1300以通用计算设备的形式表现。计算机系统/服务器1300的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元1316，系统存储器1328，连接不同系统组件(包括系统存储器1328和处理单元1316)的总线1318。

总线1318表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。

计算机系统/服务器1300典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机系统/服务器1300访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器1328可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)1330和/或高速缓存存储器1332。计算机系统/服务器1300可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统1334可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图13未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图13中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线1318相连。存储器1328可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本公开各实施例的功能和流程。

具有一组(至少一个)程序模块1342的程序/实用工具1340，可以存储在例如存储器1328中，这样的程序模块1342包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块1342通常执行本公开所描述的实施例中的功能和/或方法。

计算机系统/服务器1300也可以与一个或多个外部设备1314(例如键盘、指向设备、显示器1324等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器1300交互的设备通信，和/或与使得该计算机系统/服务器1300能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口1322进行。并且，计算机系统/服务器1300还可以通过网络适配器1320与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器1320通过总线1318与计算机系统/服务器1300的其它模块通信。应当理解，尽管图中未示出，可以结合计算机系统/服务器1300使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

应注意的是，对于前面提到的案例管理模型对准单元206和案例管理模型融合单元208作为一个独立的装置存在的实施例、或者案例管理模型对准单元206和案例管理模型融合单元208与案例管理模型转换单元202相结合作为一个独立的装置存在的实施例，可以不包括图13所示的显示器1324、网络适配器1320和外部设备1314。

本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的示例(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本公开的操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。

这里参照根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，使得存储有指令的计算机可读介质产生一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (20)

1.一种用于处理案例管理模型的方法，包括：

获取具有多个元素的已有案例管理模型；

获取具有至少一个元素的新案例管理模型；

根据所述新案例管理模型的元素和所述已有案例管理模型的所述多个元素之间的匹配成本，将所述新案例管理模型的所述元素对准到所述已有案例管理模型的元素；以及

基于被对准的元素之间的匹配成本，将所述新案例管理模型融合到所述已有案例管理模型中。

2.根据权利要求1所述的方法，其中将所述新案例管理模型的所述元素对准到所述已有案例管理模型的元素包括：

将所述新案例管理模型的所述元素对准到所述已有案例管理模型中与其具有最小匹配成本的元素。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中将所述新案例管理模型融合到所述已有案例管理模型中包括：

如果所述被对准的元素之间的匹配成本小于阈值，则将所述被对准的元素中的所述新案例管理模型的元素复合到所述被对准的元素中的所述已有案例管理模型的元素中。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中将所述新案例管理模型融合到所述已有案例管理模型中包括：

如果所述被对准的元素之间的匹配成本大于或等于阈值，则将所述新案例管理模型的所述元素插入所述已有案例管理模型中。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中所述新案例管理模型的元素和所述已有案例管理模型的所述多个元素之间的匹配成本包括：所述新案例管理模型的元素的子元素和所述已有案例管理模型的所述多个元素的子元素之间的匹配成本。

6.根据权利要求3所述的方法，其中将所述新案例管理模型的元素复合到所述已有案例管理模型的元素中包括：

根据所述被对准的元素的名称列表确定所述已有案例管理模型的被对准的元素的复合后的名称。

7.根据权利要求3所述的方法，其中将所述新案例管理模型的元素复合到所述已有案例管理模型的元素中包括：

如果所述被对准的元素具有相反的约束关系，则确定相反的约束关系各自在所述被对准的元素的约束关系的列表中的支持度；

如果所述支持度相等，则将所述相反的约束关系都丢弃；以及

如果所述支持度不相等，则保留支持度较高的约束关系。

8.根据权利要求4所述的方法，其中将所述新案例管理模型的所述元素插入所述已有案例管理模型中包括：

如果被插入的元素的属性或约束关系所引用的元素被复合到所述已有案例管理模型中，则将所述属性或约束关系改为引用复合后的元素。

9.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其中所述新案例管理模型是基于至少一个知识源生成的，所述至少一个知识源包括结构化知识源和/或非结构化知识源。

10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中获取所述已有案例管理模型包括：

通过通信网络从用户接收所述已有案例管理模型；

其中获取所述新案例管理模型包括：

通过通信网络从用户接收分析至少一个知识源所得的分析结果，所述至少一个知识源包括结构化知识源和/或非结构化知识源；和

将所述分析结果转换成所述新案例管理模型；

其中所述方法还包括：

通过所述通信网络向所述用户传送融合后的案例管理模型。

11.一种用于处理案例管理模型的装置，包括：

对准单元，其配置成接收具有多个元素的已有案例管理模型和具有至少一个元素的新案例管理模型，根据所述新案例管理模型的元素和所述已有案例管理模型的所述多个元素之间的匹配成本，将所述新案例管理模型的所述元素对准到所述已有案例管理模型的元素；以及

融合单元，其配置成基于被对准的元素之间的匹配成本，将所述新案例管理模型融合到所述已有案例管理模型中。

12.根据权利要求11所述的装置，其中所述对准单元配置成：

将所述新案例管理模型的所述元素对准到所述已有案例管理模型中与其具有最小匹配成本的元素。

13.根据权利要求11或12所述的装置，其中所述融合单元配置成：

如果所述被对准的元素之间的匹配成本小于阈值，则将所述被对准的元素中的所述新案例管理模型的元素复合到所述被对准的元素中的所述已有案例管理模型的元素中。

14.根据权利要求11至13中任一项所述的装置，其中所述融合单元配置成：

如果所述被对准的元素之间的匹配成本大于或等于阈值，则将所述新案例管理模型的所述元素插入所述已有案例管理模型中。

15.根据权利要求11至14中任一项所述的装置，其中所述新案例管理模型的元素和所述已有案例管理模型的所述多个元素之间的匹配成本包括：所述新案例管理模型的元素的子元素和所述已有案例管理模型的所述多个元素的子元素之间的匹配成本。

16.根据权利要求13所述的装置，其中所述融合单元配置成：

根据所述被对准的元素的名称列表确定所述已有案例管理模型的被对准的元素的复合后的名称。

17.根据权利要求13所述的装置，其中所述融合单元配置成：

如果所述被对准的元素具有相反的约束关系，则确定相反的约束关系各自在所述被对准的元素的约束关系的列表中的支持度；

如果所述支持度相等，则将所述相反的约束关系都丢弃；以及

如果所述支持度不相等，则保留支持度较高的约束关系。

18.根据权利要求14所述的装置，其中所述融合单元配置成：

如果被插入的元素的属性或约束关系所引用的元素被复合到所述已有案例管理模型中，则将所述属性或约束关系改为引用复合后的元素。

19.根据权利要求11至18中任一项所述的装置，还包括：

接收单元，其配置成通过通信网络从用户接收所述已有案例管理模型和分析至少一个知识源所得的分析结果，所述至少一个知识源包括结构化知识源和/或非结构化知识源；

转换单元，其配置成将所述分析结果转换成所述新案例管理模型；以及

传送单元，其配置成通过所述通信网络向所述用户传送融合后的案例管理模型。

20.根据权利要求11至18中任一项所述的装置，还包括：

转换单元，其配置成接收分析至少一个知识源所得的分析结果，以及将所述分析结果转换成所述新案例管理模型，所述至少一个知识源包括结构化知识源和/或非结构化知识源；

建模单元，其配置成使用户能够建立案例管理模型；

存储单元，其配置成存储案例管理模型；以及

编辑单元，其配置成使用户能够编辑和/或查看案例管理模型。