在业务流程分析过程中,业务流程管理扮演越来越重要的角色,并在各个流程挖掘领域中发挥着至关重要的作用。良好的业务流程模型能够维持企业系统的正常运转,能够高效的提高企业生产效率。流程挖掘的目的是从事件日志中提取可执行的流程知识,并对真实的流程进行监视和改进。因此,过程挖掘技术在业务流程发展中具有重大的实际应用意义。目前,过程挖掘技术大多采用高频优先的原则,针对日志中的低频行为则直接过滤。但某些流程系统包括部分非频繁行为(eg:宇宙飞船的逃逸系统等),该行为在系统中发生频率虽低但至关重要。因此,本文提出了基于日志自动机的形态学片段业务流程模型挖掘方法。首先找出各变迁活动间的行为轮廓关系和拟间接依赖关系,挖掘出流程模型中的隐变迁活动。其次利用流程切的过滤操作技术,对事件日志序列进行划分,过滤事件日志中的噪音活动并保留可能含有效信息的非频繁行为。最后再采用形态学片段挖掘方法,利用日志自动机对事件日志中的活动进行非频繁弧计算,更加精确的过滤非频繁行为中的噪音活动,使流程模型的精确度得到进一步提高。本文的主要工作包括以下:(1)针对业务流程中存在的隐变迁问题,已有的方法在模型挖掘的合理性方面以及对不完备的事件日志进行挖掘存在一定的缺陷。本文提出拟间接依赖关系挖掘业务流程中存在的隐变迁方法。利用整线性规划构建日志活动间的依赖关系表找出日志序列间的约束体。利用拟间接依赖关系表查找符合要求的拟间接关系变迁对,挖掘出拟间接关系变迁对中存在的隐变迁,有利于改善模型的合理性以及适当性。(2)对于业务流程所记录的事件日志存在的非频繁行为,已有的研究方法直接依据日志发生频率进行过滤,该方法对导致错误删除部分有效低频事件日志,降低流程模型的准确性和一致性。本文提出流程切的方法过滤日志活动中的噪音。流程切不仅考虑到日志活动中的频繁行为,低频模式下的行为也考虑其中。针对环状结构,异常的环状结构会引起流程图的边缘结构发生异常,流程切对该结构能够很好的进行处理,过滤后的日志在一定程度上有利于改善模型的有效性。(3)对于构建模型优化方面,提出了一种基于日志自动机的形态学片段挖掘流程模型的方法。首先将事件日志序列转化为日志自动机模型,利用日志自动机对事件日志中的弧进行计算验证,将不合理的弧过滤处理。再依据形态学片段方法将事件日志进行模块化处理,找出有关联的模块,将关联活动中相同的活动变迁进行合并操作,迭代此步骤,从而得到完整的流程模型。该方法在过滤非频繁行为上效果显著,同时在处理多组事件日志的流程模型中非常有效,使流程模型进一步得到优化。图[31]表[32]参[118]