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如何針對多并發三角形二度循環結構進行過程模型挖掘方法說明

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資料介紹

　　為了在不完備的日志中挖掘含有多并發的三角形二度循環結構的過程模型，在擴展Alpha算法的基礎上提出AlphaMatch算法。該算法可以在不包含重復行為序列的日志中，將兩個活動匹配成三角形二度循環，并挖掘出含有多并發三角形二度循環的過程模型。首先，根據活動數量關系將構成三角形二度循環的活動分為兩類;然后，再根據活動位置關系，使用三角形二度循環活動的首尾標記位置矩陣匹配這兩類活動，并且給出足跡矩陣顯示活動之間的關系;最后，在ProM平臺上進行了大量仿真實驗，從模型正確性、挖掘效率、擬合度和精確度四個角度驗證了算法能有效挖掘含有多并發的三角形二度循環的Petri網模型。

　　隨著計算機?；ヂ摼W的發展，越來越多的企業采用信息系統處理業務，這些信息系統會產生大量的日志文件。過程挖掘作為一門新興學科，旨在從這些日志文件中提取有價值的過程相關信息。過程挖掘主要有過程發現（ Process Discovery）、合規性檢查（ Process Conformance）和過程改進（ Process Enhancement）三個方面的應用。過程發現是過程挖掘中最富有挑戰性的任務之一［u。。通常，過程發現就是使用不包括任何先驗信息的事件日志生成模型的過程。過程模型主要有以下兩個方面的價值：1）有利于管理者了解業務流程，進行業務流程優化，從而提高業務效率;2）利用過程模型和日H志信息相結合可以發現當前業務流程中出現的不合規問題，從而推動工藝流程的改進。