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如何针对多并发三角形二度循环结构进行过程模型挖掘方法说明

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资料介绍

　　为了在不完备的日志中挖掘含有多并发的三角形二度循环结构的过程模型，在扩展Alpha算法的基础上提出AlphaMatch算法。该算法可以在不包含重复行为序列的日志中，将两个活动匹配成三角形二度循环，并挖掘出含有多并发三角形二度循环的过程模型。首先，根据活动数量关系将构成三角形二度循环的活动分为两类;然后，再根据活动位置关系，使用三角形二度循环活动的首尾标记位置矩阵匹配这两类活动，并且给出足迹矩阵显示活动之间的关系;最后，在ProM平台上进行了大量仿真实验，从模型正确性、挖掘效率、拟合度和精确度四个角度验证了算法能有效挖掘含有多并发的三角形二度循环的Petri网模型。

　　随着计算机。互联网的发展，越来越多的企业采用信息系统处理业务，这些信息系统会产生大量的日志文件。过程挖掘作为一门新兴学科，旨在从这些日志文件中提取有价值的过程相关信息。过程挖掘主要有过程发现（ Process Discovery）、合规性检查（ Process Conformance）和过程改进（ Process Enhancement）三个方面的应用。过程发现是过程挖掘中最富有挑战性的任务之一［u。。通常，过程发现就是使用不包括任何先验信息的事件日志生成模型的过程。过程模型主要有以下两个方面的价值：1）有利于管理者了解业务流程，进行业务流程优化，从而提高业务效率;2）利用过程模型和日H志信息相结合可以发现当前业务流程中出现的不合规问题，从而推动工艺流程的改进。