基于非頻繁行為的業(yè)務(wù)過程挖掘方法及應(yīng)用.pdf

1、過程挖掘建立于過程模型驅(qū)動(dòng)方法和數(shù)據(jù)挖掘之上并應(yīng)用于流程管理，它通過從事件日志中提取信息，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)、監(jiān)督和改善業(yè)務(wù)流程，這使得過程挖掘成為流程管理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。隨著信息技術(shù)的發(fā)展過程挖掘面臨著越來越多的挑戰(zhàn)，需要進(jìn)一步研究分析過程挖掘以適應(yīng)現(xiàn)今的發(fā)展。本文主要對挖掘過程中的多模塊系統(tǒng)及非頻繁行為問題進(jìn)行分析研究。
　　由于現(xiàn)存的許多研究方法都是針對單模塊的，而對多模塊系統(tǒng)的處理有著一定的局限性，本文針對這一問題提出了基于特征網(wǎng)與

2、模塊網(wǎng)的多模塊挖掘方法。首先，按照模塊標(biāo)識分離出各個(gè)模塊的模塊日志，對模塊日志使用基于語言的域挖掘方法得到模塊網(wǎng);其次，通過分析模塊間的交互特征，提出了基于特征通信的特征網(wǎng)挖掘方法;最后，基于開放Petri網(wǎng)的性質(zhì)，通過融合特征網(wǎng)與模塊網(wǎng)提出了挖掘完整Petri網(wǎng)模型的方法。
　　目前對于日志中非頻繁行為的研究還不完善，通常非頻繁日志的過濾方法都是把所有的非頻繁行為作為噪聲進(jìn)行過濾，然而在實(shí)際系統(tǒng)中存在的部分非頻繁行為包含著重要的

3、系統(tǒng)信息，不能簡單的作為噪聲過濾去除，例如，飛船系統(tǒng)的逃逸行為，汽車系統(tǒng)的安全囊防撞行為等，這些行為雖然在整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行過程中極少出現(xiàn)，卻尤為重要。本文針對這一問題提出了基于因果網(wǎng)過濾非頻繁行為的挖掘方法，首先，依據(jù)事件日志中事件之間的因果關(guān)系構(gòu)建因果網(wǎng)，通過基于因果網(wǎng)的過濾方法，移除真正的噪聲行為保留包含系統(tǒng)信息的非頻繁行為。然后，通過文中提出的挖掘方法從事件日志與因果網(wǎng)中挖掘出更利于系統(tǒng)分析的Petri網(wǎng)模型。
　　本文通過對