过程挖掘已经存在了近十年,它已被证明是一个非常成功的研究领域。过程挖掘的成功很大部分归功于ProM工具,它作为一个单一工具加载了大多数现有过程挖掘插件。判断一个知识密集型过程主要在于其价值是否能够根据过程参与者的知识需求被创造。这些过程通常是高度不确定,或根本没有结构;因此,传统的过程探索方法,旨在从执行日志中提取完整的过程模式,通常在分析这些过程中提供的支持非常有限。因此作为补充,在我们的工作中我们提出了一种以协作行为模式为基础的方法,以提取相关的子过程作为主要目的。在项目中,我们开发了一个插件能够更好的导入到ProM6,并解决了图形界面和工具之间的紧密集成的一些限制。随着过程分析技术越来越注重知识密集型过程的分析,很多领域例如应急管理,医疗保健,或研究以及创新发展等领域,其特点是KI过程的性能。他们可以被视为基于知识密集型的活动序列采集和处理。这样的知识密集型过程可以在不同类型的企业里实现,无论是生产或服务公司。本文介绍了关于模式提取知识密集型(KI)过程的ProM插件中图形系统的开发,并将对ProM目前版本的界面功能做一些调整,PROM的框架也将部分进行重新设计。课题中,需要调用“启发式聚类挖掘”算法来实现我们的方法,并将其融入ProM6中。经过我们的努力,我们所开发的这个插件能够更好的导入到ProM6,并解决了图形界面和工具之间的紧密集成的一些限制。本文介绍了关于模式提取知识密集型(KI)过程的ProM插件中图形系统的开发,并将改进实现几个没有在ProM版本中实现的功能。本文从需求分析、系统设计、系统实现以及系统测试等方面详细介绍了系统的设计到实现到测试的过程。