业务流程模型是一种反映业务流程执行过程的计算机化的模型,是为了能在先进计算机环境支持下实现运营过程集成与运营过程自动化而建立的、可由业务流程管理系统执行的业务模型。工作流的生命周期包括工作流设计、工作流配置、工作流执行、工作流诊断四个阶段。业务流程挖掘技术不是一个业务流程设计的工具,但它对于最大程度理解现有业务过程实际执行情况有很大的帮助。业务流程挖掘的目标是：倒转过程,采集和分析利用运行数据,从而达到支持业务流程设计和分析的目的。本文开始介绍了业务流程挖掘领域最新的发展状况,接着介绍了当前的参考模型及建模方法,然后说明了当前挖掘领域中的几个难点,引入了本文所要研究解决的一个难点：非自由选择结构。在详细讨论业务流程挖掘算法前,文章对与流程挖掘有关的技术和理论进行了描述,包括流程日志的数学表达模型,Petri网和工作流网的相关特性,Petri网到工作流网的映射关系等。然后文章描述目前流程挖掘领域较为成熟的α-算法及启发式挖掘算法,并指出了它们在挖掘某些结构上的不足和限制。本文针对目前的流程挖掘算法在挖掘某些结构上存在的不足和缺陷,比如非自由选择结构等等。当前的主要流程挖掘算法之所以大都不能完全发掘出这种结构,主要原因就是不能挖掘出非局部的非自由选择结构。在介绍本文提出的方法前,我们定义了：任务对、非自由选择结构判定规则。任务对定义了文中挖掘算法判定规则的基本依据,能够表达出流程日志中任务之间的前后关系；非自由选择结构判定规则根据流程日志中各个任务对之间加法关系得出哪些任务之间存在着非局部的非自由选择关系。它们为稍后提出的流程挖掘算法做好了理论上的准备。然后我们提出了一种能发现非自由选择结构的流程挖掘算法,该算法是基于流程事件日志的。对日志中记录的事件进行分析,然后分成各级任务对,通过判定法则,来推断出含有非局部的非自由选择关系的任务对。本算法亦可挖掘出选择,并行,及混合结构的流程模型。最后,我们用Java在Prom上实现了一个流程挖掘算法的插件,并通过挖掘一系列业务流程实例,得到业务流程图。同时通过生成和运行一定数量的实验数据,对该算法的挖掘质量进行了分析验证,证明该算法在挖掘非自由选择结构等复杂结构方面具有明显优势,有效解决了α-算法等在挖掘非自由选择结构上的不足和限制。