成批处理现象在商业管理与生产调度中非常普遍，并经常表现为商务过程或者生产调度流程中的一个活动。利用成批处理可节约资源、提高效率。然而，由于受到过程建模人员个人能力的约束，在实际应用中，一些可进行成批处理的活动未被发现，导致成批处理所带来的优越性未被利用。工作流作为商业过程建模的有力工具，一直受到产业界与学术界的关注。目前，对在工作流系统中支持成批处理已引起关注并已开展了探索性研究，但仍有很多工作需要进一步开展与完善。例如:随着信息技术的发展，生产或商务活动基本上都有计算机系统参与管理、执行和监控的过程，因此，计算机会产生大量的商业数据和日志，在这些大量的数据和日志中，记录着执行过成批处理活动的信息。那么，根据这些商业日志数据判断哪些活动适合成批处理即是一项非常有意义的工作，可指导成批处理工作流建模。　　本文针对上述问题，根据数据库理论中函数依赖及其挖掘思想，引入了批处理依赖关系以构建成批处理的活动识别基础。论文首先建立了相关模型，设计与实现了从没有噪音与干扰的工作流系统日志或商业执行数据中挖掘批处理依赖关系的算法—Mine-BD。针对算法Mine-BD在含噪声数据的情况下，得不到或得到的批处理依赖没有记录着适合成批处理的活动的这一不足，研究了其优化方法。利用在数据库中挖掘近似函数依赖的思想，引入了近似批处理依赖的概念，近似批处理依赖同样记录着适合成批处理的活动，并设计与实现了从工作流系统日志或商业执行数据中挖掘近似批处理依赖的算法—Mine-ABD。　　论文最后进行了大量的仿真实验，验证了算法研究的正确性。说明了研究成果对生产或商业活动中效率和资源优化方面具有实用和理论价值，并进一步完善了工作流理论体系。