2所示的设备维护的示例中的针对被维护设备执行基础检验 210、调试212和后续检验214(以方框示出）；（2)参数：指在处理过程期间涉及的各种数 据项，例如，在图2所示的设备维护的示例中的所测量的各种参数（例如，在虚线框中如参 考数字250表示的电压参数和电流参数）；（3)目标：指在处理过程中期望达到的目标（例 如，在椭圆框中如参考数字230处所示的"电流< 6. 5安培"）；(4)约束：指在处理过程期 间各个事件需要满足的约束。
[0031] 约束可以包括多种类型。例如，约束可以包括数据约束（data constraint)，数据 约束是指在执行一个事件时数据需要满足的条件。如图2中所示，在经由箭头A指示的虚 线框所示出的数据约束242是"电压< 1. 5伏特"，该数据约束表示，在执行调试212时需要 满足"电压< 1.5伏特"。
[0032] 约束可以包括时间约束（temporal constraint)，时间约束是指两个事件在时间 上的约束条件。如图2中所示，在基础检验210和调试212之间的带有菱形末端的虚线表 示时间约束。该约束表示在执行调试212之前应当先执行基础检验210 ;另外，在调试212 和后续检验214之间的带有菱形末端的虚线也表示时间约束。该约束表示在执行后续检验 214之前应当先执行调试212。在图2中，以箭头B1和B2示出的两个约束都属于时间约束 244。
[0033] 约束可以包括存在性约束（existence constraint)，用于描述事件是否是必须的 (required)或者可重复的（repeatable)。在本发明的上下文中，存在性约束表示在用于实 现目标所执行的事件序列中是否出现和/或出现次数的要求。具体地，必须的约束表示该 事件必须出现至少一次，而可重复的约束表示该事件可以被重复多次。
[0034] 如图2所示，以"！ "表示必须的约束，以" | | | "表示可重复的约束。在图2中，经 由箭头Cl、C2和C2示出的三个约束都属于存在性约束248。关于案例管理模型的图形化 标识的更多细节，本领域技术人员可以参见案例管理模型规范，在此不再赘述。
[0035] 应当注意，尽管在本发明的上下文中以设备维护为具体应用环境示出了本发明的 各个实施方式，本领域技术人员应当理解，本发明还可以应用于其他应用环境。例如，可以 应用于针对患者进行诊断的医院环境。此时如图2中所示的事件210例如可以是验血，事 件212可以是治疗，事件214可以是后续的其他化验，参数例如是化验项目Scr (血清肌酐） 和HbAlc (糖化血红蛋白）的结果，数据约束例如是SCr < 1. 5,目标例如是HbAlc < 6. 5。
[0036] 本领域技术人员应当理解，在图2中仅仅示意性示出了包括较少数量的事件的示 例，然而在实际应用环境中，可能会包括数十甚至更多的事件，并且各个事件还可能需要满 足复杂的约束。当面临复杂的应用环境时，现有的基于人工的方式不再适用。
[0037] 另一方面，各个约束并非单独针对目标产生影响，而是两个或者更多约束可以共 同对目标产生积极或者消极的影响。因而现有技术中的单独地考虑单一约束对于目标的影 响的技术方案并不能准确地找到各个约束对于目标的影响，因而也不能准确地发现针对事 件的约束。
[0038] 应当注意，根据不同的应用环境，不同的候选约束可能会对目标产生不同程度的 影响。例如，假设一共包括η个候选约束，对目标产生显著影响的约束可能仅仅只涉及其中 的一部分（例如，2-3个）。本发明的各个实施方式的目的在于方便快速地找到对目标产生 显著影响的那些候选约束。
[0039] 基于上述技术方案中的不足，本发明提出了一种获取针对事件的约束的技术方 案。在本发明的一个实施方式中，提出了一种用于获取针对事件的约束的方法，包括：从包 括事件的多个事件序列中获取与事件相关联的多个候选约束与目标之间的对应关系，多个 事件序列中的每个事件序列是用于实现目标而执行的一系列历史事件；基于对应关系，确 定多个候选约束中的至少一部分候选约束对目标的影响；以及响应于影响的度量满足预定 条件，将至少一部分候选约束确定为约束。
[0040] 图3示意性示出了根据本发明一个实施方式用于获取针对事件的约束的技术方 案的原理图300。在本发明的一个实施方式中，候选约束可以包括上文中参见图2描述的 多种类型的约束。事件日志310中包括多个事件序列，多个事件序列中的每个事件序列是 为实现目标而执行的一系列历史事件。在针对设备进行维护的应用环境中，每个事件序列 可以是针对一个设备进行维护时所执行的历史事件序列；在针对患者进行治疗的医院环境 中，每个事件序列可以是针对一个患者进行治疗时所执行的历史事件序列。
[0041] 如图3所示，如箭头a所示，从事件日志310中包括的多个事件序列获取候选约 束和目标之间的对应关系320。该对应关系320记载了目标（对应关系320中的最后一列 "Goal"）和多个候选约束（对应关系320中的第1-6列）之间的对应关系。
[0042] 在此示例中，对应关系320中第1-6列中所示的多个候选约束是针对图2中所示 的基础检验210的各种约束的符号化表示。例如，第一列和第二列中示出的符号f R和f,都 表不基础检验210的存在性约束，其中fR表不必须执彳丁基础检验210,而表7K基础检验 210不可重复执彳丁。f B和fc表不基础检验210的时间约束，而fx和fy都表不基础检验210 的数据约束。
[0043] 接着，如箭头b所示，基于对应关系，确定多个候选约束中的至少一部分候选约束 (多个候选约束的子集内的候选约束）对目标的影响330。可以采用多种度量来衡量影响 的大小，在下文中将具体描述。最后，可以从影响330中选择满足预定条件（例如，数值最 大的）的影响，并将与该影响相对应的至少一部分候选约束确定为约束（如箭头c所示）。 此时，所确定的约束即为对目标产生显著影响的约束（例如，约束340)，而对于对目标仅产 生较小影响的候选约束，则可以将其忽略。
[0044] 图4示意性示出了根据本发明一个实施方式用于获取针对事件的约束的方法的 流程图400。如图4所示，在步骤S410中，从包括事件的多个事件序列中获取与事件相关联 的多个候选约束与目标之间的对应关系，多个事件序列中的每个事件序列是为实现目标而 执行的一系列历史事件。
[0045] 在本发明的一个实施方式中，本领域技术人员可以自行定义多个候选约束的范 围，如果期望考虑可能对目标产生影响的全部因素，则可以考虑多方面内容（例如，存在性 约束、时间约束、以及数据约束）；或者还可以仅考虑其中的一部分约束（例如，时间约束和 数据约束）；或者当已经基于其他技术方案发现仅有一部分候选约束对目标的影响较大， 则可以仅考虑这部分候选约束。
[0046] 在步骤S420中，基于对应关系，确定多个候选约束中的至少一部分候选约束对 目标的影响。在此实施方式中，可以基于该至少一部分候选约束的满足与目标的实现之 间的趋势是否一致来作为影响的度量。本领域技术人员可以基于统计学中有关置信度 (confidence)的原理来自行设计具体的计算公式。
[0047] 置信度（confidence)的计算公式为Confidence (U- > V) = P (U | V)。置信度是指在 事件U出现时，事件V是否会出现或者出现的概率如何。例如，如果Confidence (U- > V)= 1，则表示事件U和V -定会出现；而如果Confidence (U- > V)的数值相当低，贝U表明事件U 的出现与事件V是否出现关系不大。在本发明的一个实施方式中，U可以表示至少一部分 候选约束的满足，而V可以表示目标的实现，以此方式则可以获得至少一部分候选约束对 于目标的影响。
[0048] 本领域技术人员应当理解，在此实施方式中，多个候选约束中的"至少一部分候选 约束"可以一个或者多个候选约束。由于多个候选约束之间可能会相互影响，因而可以从少 到多地逐步增加待评估的、对目标产生影响的候选约束的数量。
[0049] 在步骤S430中，响应于影响的度量满足预定条件，将至少一部分候选约束确定为 约束。在此步骤中，例如可以选择对于目标影响最大的至少一部分候选约束。
[0050] 在下文中将参见具体示例描述本发明的各个步骤的细节。具体示例包括三个事 件：即事件A、事件B和事件C ;两个参数：即参数X (取值范围为正数）和参数y (取值范围 为布尔值，即，T和F);并且目标为y = T。事件日志如下文表1所示：
[0051] 表1事件日志
[0052]
[0053] 在上文表1所示的事件日志中，每个事件序列包括3个事件。具体地，事件序列 1中包括三个事件：(B，4, F)、（A，3, T)和（C，3, T)。其中每个事件以三元组表示，三个元 素分别表示事件的名称，执行完该事件后的X的值，以及执行完该事件后的y的值。例如， (B, 4, F)表示，执行完事件B后，X = 4并且y = F ; (A, 3, T)表示执行完事件A后，X = 3并 且 y = T〇
[0054] 应当注意，每个三元组中的参数的值是执行完三元组中的事件后的参数的值，如 果需要获得执行三元组中的事件时的参数的值，可以参见事件序列中的前一个三元组中的 参数的值。具体地，对于事件序列1，如果希望知道执行事件A时X和y的值，则从三元组 (B, 4, F)可知，执行事件A时X = 4并且y = F。
[0055] 在本发明的一个实施方式中，从包括事件的多个事件序列中获取与事