检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机集成制造系统 2025年

作者：焉佳馨刘聪苏轩闻立杰曹健曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东科技大学计算机科学与工程学院清华大学软件学院上海交通大学计算机科学与技术系

模型挖掘旨在从给定的事件日志中发现能够描述流程的最佳模型。已有的模型挖掘方法大多难以在有限时间内得到一个健全的流程模型。归纳式挖掘方法虽然可以保证在绝大多数情况下都能挖掘出健全的流程模型，但在处理复杂活动关系时常常存... 详细信息

模型挖掘旨在从给定的事件日志中发现能够描述流程的最佳模型。已有的模型挖掘方法大多难以在有限时间内得到一个健全的流程模型。归纳式挖掘方法虽然可以保证在绝大多数情况下都能挖掘出健全的流程模型，但在处理复杂活动关系时常常存在局限性，导致模型中可能出现局部不精确结构而降低模型质量，如并发关系中的选择或循环关系往往是该方法对复杂活动关系处理不当的结果。针对上述问题，提出了一种基于局部流程结构优化的归纳式模型挖掘方法。具体而言，首先识别归纳式挖掘方法所得初始流程树中不精确结构并提取不精确结构对应的子日志，然后在提取的子日志上使用基于频次的归纳式挖掘方法对不精确结构进行迭代优化，最后使用优化后的新子流程树替换初始流程树中不精确结构，构造多棵新流程树，将所有流程树转换为Petri网以评估模型质量，最终得到一个最佳Petri网。所提方法已在开源流程挖掘平台ProM中实现。基于6组公开的真实事件日志，对本文方法与已有模型挖掘方法进行对比实验。实验结果表明，本文方法相较于已有方法能够挖掘出质量更高，复杂度更低且健全性能够得到保证的模型，可以为后续的流程分析和改进提供更加有力的支持。

关键词：模型挖掘归纳式挖掘局部流程优化不精确结构识别流程树

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基于分解循环结构的流程模型挖掘方法

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计算机工程 2023年第11期49卷 94-105,114页

作者：王康刘聪王路曾庆田山东科技大学电子信息工程学院山东青岛266590 山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

模型挖掘作为流程挖掘的热点领域之一,旨在从事件日志中生成描述业务流程的模型。事件日志包含具有可分解循环依赖关系的活动,此类活动既无法使用过滤非频繁活动的方式将其过滤,也不能当作混沌活动处理,导致流程模型精确度较低。现有方... 详细信息

模型挖掘作为流程挖掘的热点领域之一,旨在从事件日志中生成描述业务流程的模型。事件日志包含具有可分解循环依赖关系的活动,此类活动既无法使用过滤非频繁活动的方式将其过滤,也不能当作混沌活动处理,导致流程模型精确度较低。现有方法不能在含有噪声的情况下根据有无循环结构划分事件日志,进而无法在无循环结构子日志上正确识别具有可分解循环依赖关系的活动,且需要依赖活动属性。为克服现有方法的不足,提高挖掘模型质量,提出分离循环结构和可分解循环依赖关系的分解流程模型挖掘框架。首先基于启发式方法将事件日志根据有无循环结构划分为两部分,在无循环结构事件日志中根据活动间可达关系频率和直接跟随关系频率识别具有可分解循环依赖关系的活动,进而将具有可分解循环依赖关系的活动从有循环结构事件日志中过滤,以识别事件日志的循环结构并投影得到子日志集合。然后使用现有流程模型挖掘方法挖掘子模型并基于边界活动分支结构关系合并子模型。实验结果表明,该方法基于ProM平台实现,并基于公开事件日志与直接使用Inductive Miner、基于最大划分框架和基于阶段的业务流程模型挖掘方法相比,精确度提高了0.08~0.42,复杂度降低了3.86~45.92。

关键词：分解流程挖掘模型挖掘启发式挖掘可分解循环依赖关系模型质量

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基于足迹矩阵的分解模型挖掘方法

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计算机集成制造系统 2024年

作者：刘鑫王路王康刘聪杜玉越山东科技大学计算机科学与工程学院山东科技大学电子信息工程学院山东理工大学计算机科学与技术学院

模型挖掘是流程挖掘研究的重要领域之一，其目标是通过分析事件日志生成业务流程模型。然而，现有模型挖掘方法在处理大规模日志时效率较低。为更好地分析模型并提高效率，分解模型挖掘成为研究领域的热点，旨在将复杂流程模型分解为更... 详细信息

模型挖掘是流程挖掘研究的重要领域之一，其目标是通过分析事件日志生成业务流程模型。然而，现有模型挖掘方法在处理大规模日志时效率较低。为更好地分析模型并提高效率，分解模型挖掘成为研究领域的热点，旨在将复杂流程模型分解为更小、更简单的子模型。精简流程结构树（Refined Process Structure Tree， RPST）是一种以有向图为输入，以单入单出片段构成的层次树状结构为输出的图分解技术。但应用RPST挖掘模型在质量上有所欠缺，为克服现有方法的不足并提高模型质量，提出基于足迹矩阵的分解模型挖掘方法。根据日志间次序关系得到足迹矩阵，提出关系精简流程结构树（Relation-Refined Process Structure Tree， R-RPST）的概念，用于分解活动间因果依赖图。根据分解后的图片段生成子日志，利用已有挖掘方法得到子模型，最后基于足迹矩阵判断边界活动的分支结构合并子模型。所提方法已基于ProM平台实现，利用BPI Challenge、ETM等公开真实日志及仿真日志与已有模型挖掘方法进行对比实验。实验结果表明，所提方法时间效率较高，得到的模型质量较高。

关键词：模型挖掘分解 RPST 足迹矩阵

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对象为中心流程模型挖掘与正确性验证方法

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计算机集成制造系统 2024年

作者：刘文娟刘聪张在贵李彩虹程龙曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东科技大学计算机科学与工程学院济南浪潮数据技术有限公司华北电力大学控制与计算机工程学院

流程挖掘旨在从企业信息系统的事件日志中还原业务流程模型，为理解、改进和优化业务流程提供技术支持。传统流程挖掘技术面向单一对象，无法体现实际流程对象中存在的一对多和多对多等复杂关联关系，若将传统流程挖掘技术直接应用到多... 详细信息

流程挖掘旨在从企业信息系统的事件日志中还原业务流程模型，为理解、改进和优化业务流程提供技术支持。传统流程挖掘技术面向单一对象，无法体现实际流程对象中存在的一对多和多对多等复杂关联关系，若将传统流程挖掘技术直接应用到多对象业务流程中，需要将原始数据中的复杂关联关系扁平化，导致挖掘结果中多对象间的协同与交互关系缺失。针对以上问题，首先提出了一种对象为中心流程模型挖掘方法，可以从对象为中心事件日志中挖掘多对象Petri网流程模型，来精准描述多对象复杂交互业务行为。进而，针对多对象Petri网模型的正确性验证问题，提出了基于扩展多对象Petri网可达性分析的正确性验证方法。最后，通过应用案例与传统流程挖掘方法比较验证了本文方法的正确性和有效性。

关键词：对象为中心的流程挖掘模型挖掘多对象Petri网正确性验证

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基于GEP的库区滑坡体危险度模型挖掘及应用

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人民黄河 2012年第3期34卷 91-94页

作者：何鲜峰李晓强黄河水利科学研究院河南郑州450003 水利部堤防安全与病害防治工程技术研究中心河南郑州450003 南京市水利规划设计院有限公司江苏南京210006

滑坡对大坝的危害程度受滑坡体滑落速度、滑坡体积、滑坡体至大坝的距离、滑坡发生时水库蓄水量等因素影响,通过分析库岸滑坡体影响大坝安全的因素,提出了滑坡危险度评价模型。基于基因自动编程算法,结合工程实际,挖掘了滑坡体影响大坝... 详细信息

滑坡对大坝的危害程度受滑坡体滑落速度、滑坡体积、滑坡体至大坝的距离、滑坡发生时水库蓄水量等因素影响,通过分析库岸滑坡体影响大坝安全的因素,提出了滑坡危险度评价模型。基于基因自动编程算法,结合工程实际,挖掘了滑坡体影响大坝安全的危险度函数。算例分析结果表明:基于基因自动编程算法挖掘滑坡体危险度分析模型是一种比较有效的方法。

关键词：滑坡体基因自动编程危险度模型挖掘库岸滑坡

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基于事件日志的工作流模型挖掘

基于事件日志的工作流模型挖掘

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作者：谢建恩杭州电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着计算机科学技术的快速发展和普及,企业间的工作流管理技术成为了一个新的研究热点,而工作流模型是工作流管理的重要部分。工作流就是任务工作节点按一定的流程的组织起来的计算模型,即将工作流程中的任务工作节点前后执行顺... 详细信息

近年来,随着计算机科学技术的快速发展和普及,企业间的工作流管理技术成为了一个新的研究热点,而工作流模型是工作流管理的重要部分。工作流就是任务工作节点按一定的流程的组织起来的计算模型,即将工作流程中的任务工作节点前后执行顺序,按照逻辑和规则组织在一起的并且在计算机中用恰当的模型进行表示并对其实施进行监视记录。工作流主要解决的问题是：为实现某个业务目标,使在多个参与者之间按照某种预定义的规则传递文档、信息或任务的过程自动进行,从而实现某个预期的业务目标,或者促使此目标的实现,达到提高企业生产经营管理水平,提高生产效率。简单地说,工作流就是一系列相互衔接、自动进行的业务活动或任务模型,其正确与否直接关系到企业的运行效率,但是现实中看到的工作流模型往往是人为设计的,不可避免的会与实际情况相背离。工作流挖掘就是为了解决上述问题而出现的,它是一种重现过程模型的思想,工作流挖掘的目标与工作流的执行相反,其要收集数据库的记录的已执行的工作流日志,挖掘出工作流的模型构架,这对于构建工作流或改正工作流都会有很大的帮助。本文就是基于工作流管理已经记录的日志,利用特定的算法,先统计各个任务节点及其跟随任务节点,构建出过程模型的控制结构即顺序结构、并行结构、选择结构和循环结构,重新挖掘出工作流模型,挖掘出得工作流模型转化为Petri网的子网—工作流网,主要内容如下： 1.提出了一个构建工作流模型的框架,在该框架中,我们先构建出工作流的初始模型,不包含有控制结构,然后扫描没有循环节点的日志,利用任务节点发生次数关系先挖掘出任务节点之间的顺序结构、选择结构和并行结构,再次扫描带有循环日志信息,单独构建出循环结构,然后把其添加到模型中。 2.构建出的模型映射为Petri网的子网—工作流网,利用Petri网的性质：关联矩阵和状态方程,构建出的模型过程有对应的关联矩阵,工作流日志中的每个实例会对应—个向量,利用状态方程计算,验证工作流模型最后的状态是否合理,并且利用现有的工作流工具对其进行实验。 3.提出了一种Petri网表示的工作流组合的框架,在组合的工作流中引入了带有抑制弧的工作流网和带有权值的工作流网,这样使得组合的工作流网更加合理。

关键词：工作流 Petri网模型挖掘关联矩阵

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面向模型挖掘的事件日志采样与重复任务识别方法研究

面向模型挖掘的事件日志采样与重复任务识别方法研究

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作者：苏轩山东理工大学

学位级别：硕士

现代信息系统收集和存储了大量业务流程事件日志,模型挖掘允许在不使用任何先验信息下从此类事件日志中挖掘流程模型来描述日志行为,是当前流程挖掘领域中最具挑战性的任务之一,然而现有的大多数模型挖掘算法在处理大规模复杂事件日志... 详细信息

现代信息系统收集和存储了大量业务流程事件日志,模型挖掘允许在不使用任何先验信息下从此类事件日志中挖掘流程模型来描述日志行为,是当前流程挖掘领域中最具挑战性的任务之一,然而现有的大多数模型挖掘算法在处理大规模复杂事件日志时仍存在效率低下、所挖掘模型质量不高等困难。事件日志采样方法为提高模型挖掘的效率提供了一种有效方案,但已有的采样方法仍不能保证挖掘模型的质量,且针对大规模事件日志的采样效率仍较低。此外,重复任务识别方法可以提高模型挖掘的质量,而已有的模型挖掘算法通常假设业务流程中的任务是唯一的,即在流程模型中任务不重复,因此无法有效处理含重复任务的业务场景,且已有的可处理重复任务的模型挖掘算法又存在无法区分循环结构与重复任务、无法同时处理多个重复任务等问题。因此针对大规模复杂业务流程事件日志,为了提高模型挖掘算法的挖掘效率与所挖掘模型的质量,解决已有事件日志采样方法与重复任务识别算法的局限,对其中涉及的关键技术进行研究与实现,本文的主要工作总结如下: (1)提出了一种面向日志完备性的事件日志采样方法,解决了已有事件日志采样方法效率低且无法保证模型挖掘质量的问题,同时提出了一种基于流程树的模型相似度计算方法,用于对挖掘模型质量进行定量评估,解决了已有模型相似度计算方法无法处理模型中含不可见变迁、无法区分循环和顺序结构等问题。分别从时间性能分析和模型质量评估方面评估了本文采样方法所得样本日志相对于原始日志的质量,实验结果表明本文所提事件日志采样方法可以在保证模型挖掘质量的前提下提高模型挖掘的效率,同时可保证紧邻关系的重发现性。 (2)提出了一种支持重复任务识别的模型挖掘算法,具体而言,首先从含重复任务事件日志中提取变体日志,获得上下文关系,其次使用重复任务识别规则获取重复任务序列,进而使用变迁重命名规则对重复任务进行重命名,最终根据变迁邻接关系构建直接跟随图并转换为Petri网。在公开事件日志数据集上的实验结果表明,相较于已有的重复任务处理算法和传统模型挖掘算法,本文方法能得到更高准确度的流程模型,同时可以降低模型复杂度,增强实际业务流程中的模型的可读性和可理解性。 (3)提出了一种可处理重复任务的偏序流程模型挖掘方法,解决了已有重复任务挖掘需要调用多次挖掘算法,且需要根据挖掘模型的质量来判断最优模型,算法执行效率低的问题。此外,可以在没有先验模型的前提下识别重复任务候选序列,有效解决已有处理重复任务算法无法解决结构中含循环或并发时无法有效识别的问题。

关键词：流程挖掘模型挖掘日志采样重复任务偏序挖掘

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基于Petri网的模型挖掘及优化

基于Petri网的模型挖掘及优化

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作者：卢雅楠安徽理工大学

学位级别：硕士

业务流程管理不仅可以提高市场对企业要求的服务效率,还可以将企业的市场竞争力大幅提升。因此,高质量、高效率业务流程的挖掘成为了国内外学者研究的重点。为了获得更加完善的业务流程模型,需要进行过程挖掘及配置优化。为了让挖掘的... 详细信息

业务流程管理不仅可以提高市场对企业要求的服务效率,还可以将企业的市场竞争力大幅提升。因此,高质量、高效率业务流程的挖掘成为了国内外学者研究的重点。为了获得更加完善的业务流程模型,需要进行过程挖掘及配置优化。为了让挖掘的模型更切合实际的业务流程,本文选择从系统日志中挖掘模型。此外,从行为轮廓角度对系统日志分析并结合Petri网理论,挖掘得到初始的流程模型。但由于不同业务流程建模目的及不同的建模角色,导致了不同抽象层次和不同观点上所建立的模型差异较大。此时,需要对日志与模型的一致性程度进行度量,由此引申出一致性度量方法。最后对模型的不合理环节进行配置优化,此时主要是通过Petri网理论中的三种变迁来完成这个步骤。本文的主要贡献包括:首先,基于行为轮廓的日志挖掘。本文从Petri网行为轮廓角度对日志中活动对的弱序关系的进行了剖析,提出了从事件日志中挖掘得到Petri网形式的业务流程模型算法,该算法选定了日志实例后,对这些实例进行划分,并从行为轮廓的角度对其中包含的变迁对进行分析,得到其正确的行为轮廓关系,从而建立起初始的业务流程模型。其次,基于一致性度量的模型配置,从行为轮廓的角度结合因果网对挖掘得到的模型进行分析。根据一致性度量配置方法配置业务流程模型。结合实际生产中酒店支付系统流程模型进行具体说明。最后,基于行为轮廓的模型优化,挖掘得到的模型难免会出现的一些不合理的结构,为了对这些结构进行调整,本文提出了模型优化分析方法,并通过智能快递柜系统实例进行了具体的说明。图[18]表[14]参[66]

关键词： Petri网模型挖掘事件日志优化

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基于Petri网的跨组织业务过程模型挖掘方法

基于Petri网的跨组织业务过程模型挖掘方法

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作者：李会玲山东理工大学

学位级别：硕士

随着经济全球化进程的不断发展,越来越多的组织正在逐渐打破组织间的壁垒,加强彼此间的协作,合作关系也逐渐从紧密耦合向松散耦合转变,以更加高效的完成一项共同的业务目标。在此背景下,跨组织业务过程管理应运而生。跨组织业务过程执... 详细信息

随着经济全球化进程的不断发展,越来越多的组织正在逐渐打破组织间的壁垒,加强彼此间的协作,合作关系也逐渐从紧密耦合向松散耦合转变,以更加高效的完成一项共同的业务目标。在此背景下,跨组织业务过程管理应运而生。跨组织业务过程执行中一方面通常会涉及多个不同的组织,各个组织的地理位置不集中并且各组织内部可能会使用不同的业务系统;另一方面,跨组织业务执行过程中的多个不同组织通过多种协作模式完成同一项业务目标,这两个方面使得跨组织业务过程模型的挖掘成为一个复杂而多变的工作。跨组织业务过程管理系统记录了跨组织业务过程在执行过程中产生的大量事件日志,这些数据为从事件日志中挖掘跨组织业务过程模型提供了数据支撑。然而传统的过程挖掘技术仅关注单个组织的业务过程挖掘,无法有效的处理跨组织业务过程模型挖掘问题。本文针对跨组织业务过程提出了一种基于Petri网的跨组织业务过程模型挖掘方法,挖掘跨组织业务过程模型,从而能够在了解跨组织业务过程模型的基础上对全局的跨组织业务过程进行深入的分析和优化。本文以跨组织业务过程管理系统中记录的事件日志数据为起点,对跨组织业务过程模型挖掘问题展开研究,主要内容包括:1、在跨组织业务过程模型挖掘方面,基于Petri网提出了一种跨组织业务过程模型挖掘方法。该方法主要包括三个方面的工作:（1）挖掘各个组织内部的业务过程模型,包括各个组织内部的控制流信息和与其他组织进行协作的协作信息;（2）根据定义的协作模式,挖掘各个组织间存在的多种协作模式模型;（3）基于Petri网的保性合成理论,将挖掘到各个组织内部的业务过程模型与组织间的协作模式模型进行集成,得到全局的跨组织业务过程模型。2、在跨组织业务过程模型质量评估方面,针对挖掘到的跨组织业务过程模型,对其进行质量评估,该方法主要包括两个方面的工作:（1）对全局跨组织业务过程模型采用传统的质量评估指标进行质量评估;（2）对组织间的协作模式模型采用新的质量评估指标对其进行质量评估;3、基于ProM开源过程挖掘平台,对本文提出方法进行实现,并在多个不同的跨组织业务过程场景案例中验证所提方法挖掘到跨组织业务过程模型的准确性。

关键词：过程挖掘模型挖掘跨组织业务过程协作模式事件日志 Petri网

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大规模复杂业务流程事件日志采样关键技术研究

大规模复杂业务流程事件日志采样关键技术研究

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作者：张帅鹏山东理工大学

学位级别：硕士

信息系统收集了大量的业务流程事件日志,模型挖掘旨在从事件日志中发现流程模型。传统的模型挖掘方法无法高效地处理大规模事件日志,事件日志采样方法为大规模复杂事件日志的高效挖掘提供了一种可行性方案,但已有的事件日志采样方法仍... 详细信息

信息系统收集了大量的业务流程事件日志,模型挖掘旨在从事件日志中发现流程模型。传统的模型挖掘方法无法高效地处理大规模事件日志,事件日志采样方法为大规模复杂事件日志的高效挖掘提供了一种可行性方案,但已有的事件日志采样方法仍存在性能瓶颈。本文针对大规模复杂业务流程挖掘中存在的问题,拟建立一套相对完整的事件日志采样技术体系,解决传统的模型挖掘算法处理大规模复杂事件日志存在的问题,弥补传统事件日志采样技术的不足,并提出一套高效的质量评估指标,用于评估采样技术得到的样本日志质量。本文以业务信息系统中记录的事件日志数据为起点,对大规模复杂事件日志存在的问题展开研究,主要内容包括:1、针对大规模的事件日志,传统的模型挖掘算法处理时存在效率低等问题,提出一种较已有采样技术更高效的事件日志采样技术-Log Rank++。该方法首先确定轨迹的重要性特征,如活动、直接跟随活动关系,然后计算轨迹的重要性值进行排序,最后选择一组最重要的轨迹组成样本日志;2、针对带有噪声机制的特定模型挖掘算法如Heuristic Miner,提出一种面向行为不变性的事件日志采样技术。该方法包括通过按比率选取轨迹变体及频次、计算轨迹的DF(Directly Follow relation)权重和基于集合覆盖采样三个阶段,确保以样本事件日志与原始事件日志为输入挖掘得到的流程模型行为一致;3、针对异质性(复杂结构)的事件日志,已有的事件日志采样技术处理时存在采样精度低等问题,提出一种基于轨迹聚类的更准确的事件日志采样框架。该方法首先将异质事件日志通过轨迹聚类方法分解为一组同质的子日志,其次,通过已有采样方法对子日志进行日志采样,然后,将子日志对应的样本日志进行合并作为最终的样本日志,最后,从流程模型挖掘的角度对样本日志的质量进行评估;4、在评估样本日志质量时,传统的合规性检查方法存在评估效率低、依赖模型挖掘算法等问题,提出一套合理且高效准确的样本日志质量评估指标。该方法首先将事件日志转换为对应的行为特征矩阵,然后,应用日志相似度方法计算原始日志和样本日志对应的行为特征矩阵相似度,最后,通过矩阵相似度值评估样本日志的质量。

关键词：流程挖掘模型挖掘日志采样轨迹聚类事件日志质量评估

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