基于多維度的事件日志決策規(guī)則挖掘優(yōu)化研究.pdf

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和工業(yè)技術(shù)的革新，工業(yè)4.0時代將很快到來。越來越多的企業(yè)已采用ERP、CRM、MIS等信息管理系統(tǒng)來支持企業(yè)的管理運作，然而由于這類系統(tǒng)在運行過程中產(chǎn)生大量工作流日志文件，使工業(yè)生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)事件的記錄和分析變得隨處可見，系統(tǒng)間處理的過程詳細信息也同樣保存在事件日志中。為了挖掘出企業(yè)系統(tǒng)所產(chǎn)生的事件日志中有價值的信息，過程挖掘應運而生。過程挖掘通過分析企業(yè)系統(tǒng)所產(chǎn)生的事件日志，提取事件日志中的信息，重現(xiàn)業(yè)務流程的真實

2、執(zhí)行過程，并利用所發(fā)現(xiàn)的知識對流程模型進行優(yōu)化和重構(gòu)。
　　本文在研究過程挖掘的經(jīng)典算法基礎上，針對傳統(tǒng)決策規(guī)則挖掘算法指出了其中的不足之處:一是傳統(tǒng)算法在生成過程模型時使用的是α算法，但該過程模型生成算法在處理事件日志中的隱藏活動和重復活動等復雜結(jié)構(gòu)活動時存在一定的不足;二是傳統(tǒng)算法在考慮數(shù)據(jù)活動屬性時只考慮了活動的案例維度屬性，而對一些其余重要維度屬性，如時間維度屬性和組織維度屬性則并沒有考慮到算法中，這樣使得分析出來的決策規(guī)

3、則分類缺乏一定的準確性。整體而言，基于傳統(tǒng)決策規(guī)則算法挖掘事件之間的關(guān)系存在著一定的局限性。
　　針對上述問題，本文提出了一種基于多維度的事件日志決策規(guī)則挖掘優(yōu)化方案，改善了傳統(tǒng)決策規(guī)則挖掘算法在挖掘事件關(guān)系上的局限性，在決策規(guī)則挖掘前，先在算法中添加對隱藏活動和重復活動的識別方法，提取出更加精確的過程模型，從而確定事件日志中的決策點集合信息;然后對事件日志進行結(jié)點分析，通過利用時間戳信息得到事件日志的時間維度屬性，同時分析出整個