信息系统的建立对于企业的日常业务运作、决策等起着至关重要的作用。工作流管理系统是利用计算机技术来自动化地执行组织机构中业务流程部分或全部的一种技术，能大大提高业务流程的处理效率和执行质量。由于流程的不确定性，大大增加了工作流建模的难度。而工作流挖掘技术则颠覆工作流模型生命周期过程，并收集工作流模型运行阶段的信息并支持模型的再设计，因此工作流挖掘在工作流领域中显得日益重要。 在分析工作流挖掘技术起源和发展的基础上，对其研究现状进行了总结、指出现有的工作流工作流挖掘技术的一些不足。针对存在的问题，提出了一种新的工作流模型挖掘算法。首先给出了工作流模型直接依赖矩阵的定义，并利用工作流日志建立直接依赖矩阵的算法，设计了一种基于直接依赖矩阵的模型自动生成算法，通过实例说明这种算法在提高模型准确率与描述能力等方面的优势。此外，为了提高工作流对动态不确定因素的适应能力，引入了工作流频繁模式。对频繁模式给出了定义，并在Apriori算法基础上提出了一种工作流频繁模式挖掘算法。该频繁模式以工作流管理系统日志为基础，可以量化活动间逻辑关系的强弱，在关键活动处提供工作流后续走势预测以及商业决策和风险预测等方面支持。