随着互联网和云计算的不断发展,过程挖掘技术在信息系统中扮演着重要角色。现有过程模型挖掘方法多数针对由瞬时完成的点事件构成的事件日志进行挖掘,而现实中的事件日志多数是混合型的,通常由点事件和代表活动开始和结束的区间事件构成。为此,本文提出一种基于混合型事件日志的挖掘方法,既可以挖掘高质量的过程模型,又可以挖掘活动的时间约束。此外,现实中的事件日志多数含有噪声,本文通过设计启发式规则,在不需要用户输入阈值的情况下,实现容噪的过程挖掘。本文主要工作如下:（1）提出一种基于混合型事件日志的过程挖掘方法,首先挖掘低层次事件关系,然后推导高层次事件关系,最后生成过程模型。该方法既可以对包含点事件和区间事件的混合型事件日志进行挖掘,又适用于只包含点事件和只包含区间事件的事件日志。（2）提出一种基于混合型事件日志的容噪挖掘算法,在挖掘得到低层次事件关系的基础上,设计启发式规则推导高层次事件关系,在不需要用户输入阈值的前提下容噪的挖掘过程模型。（3）提出一种时间约束挖掘算法,基于模型包含的高层次事件关系,分析事件日志,得到业务过程模型中每个活动对应的时间约束。该算法在事件日志无噪或有噪的环境下均可直接应用。（4）将上述三个算法集成在一个原型工具Gamma中,并将其封装成Pro M插件,采用合成的和真实的事件日志进行实验,从准确性以及时间效率两个方面阐明了本文方法的优势。