【摘 要】
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在快速发展的业务环境下,各大企业与组织通过使用信息系统来支持他们的业务流程。系统执行产生的大量事件日志,为流程挖掘领域的研究提供了基础。这是因为流程挖掘是从事件日志中提取知识来发现、监控和改进实际流程。然而,数字化时代的到来导致业务流程数量增多而且更迭速度快,固有的业务流程与系统记录的实际执行的行为也允许存在差异。从不同维度及角度出发,流程挖掘也因此分为三个主要的领域:流程发现、一致性检测和修复。
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在快速发展的业务环境下,各大企业与组织通过使用信息系统来支持他们的业务流程。系统执行产生的大量事件日志,为流程挖掘领域的研究提供了基础。这是因为流程挖掘是从事件日志中提取知识来发现、监控和改进实际流程。然而,数字化时代的到来导致业务流程数量增多而且更迭速度快,固有的业务流程与系统记录的实际执行的行为也允许存在差异。从不同维度及角度出发,流程挖掘也因此分为三个主要的领域:流程发现、一致性检测和修复。流程发现技术不考虑初始模型,而是构建最适合实际执行行为的模型。一致性检测技术将原始模型视为规范,只诊断和量化偏差,并不会构建新的流程模型。而模型修复不仅考虑原始模型,并且从事件日志中提取有效信息来拓展和改进模型,其有效信息可能为偏差位置、偏差频率、一致性检测值等。因此,模型修复也可被视为基于一致性检测的深入研究。然而,现有的有关一致性检测的研究,不管是基于对齐的还是基于令牌的,其普遍存在两个问题:其一是大多数研究均把所有不服从的行为视为偏差,导致等低成本最优对齐总是不可避免地发生;其二是模型修复中,独立地对每个偏差进行修复,而不考虑整体情况。综上所述,本文根据Petri网相关理论将事件日志重演于模型中,并提出基于优先修复集的调整最优对齐及基于逻辑Petri网修复模型,主要内容如下:（1）提出基于移动库所来扩充对齐和最优对齐。当计算一个已知的流程模型和实际事件日志的对齐时,如果发生了偏差（日志移动或模型移动）,现有的方法大多无法确定该偏差在流程模型中的准确位置,不利于后续的研究;本文引入移动库所这一概念对对齐进行了补充,提出了补充对齐和最优补充对齐的概念,并给出了构造补充对齐的方法,从而发现并准确定位到偏差在模型中的位置;（2）提出基于优先修复集来处理多个等低成本的最优对齐。当存在多个等低成本的最优对齐时,现有的方法是通过改变成本函数的参数来对其进行选择,这只能在一定程度上减少最优对齐的数量。本文不仅引入了优先修复集这一概念,同时提出包含优先修复集个数最多原则来得到最优对齐多重集,从而抉择出调整最优对齐。（3）针对日志与模型之间的偏差为日志移动这一情况,提出了一种基于逻辑Petri网和调整最优对齐的日志移动修复方法。现有的修复方法大多是基于普通Petri网的,当修复事件之间逻辑关系较强的模型时,它们要么无法修复,要么所得修复后的模型较为复杂。本文不仅提出了补充子日志的概念,同时依据补充子日志中活动是否已重演过以及已重演过的活动中是否存在并发结构这两个条件,提出了一种基于逻辑Petri网和调整最优对齐的模型修复方法,并挖掘出所产生的逻辑变迁及其逻辑函数,得到修复后的逻辑Petri网流程模型,在保证拟合度和精确度的基础上还简化了模型。图[11]表[12]参[57]
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