【摘 要】
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在业务流程优化过程中,从非频繁行为中挖掘隐变迁是重要任务之一。从非频繁行为中挖掘隐变迁,能够更好地还原流程模型,提高流程的运行效率。文中依据行为轮廓的理论,在频率较
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572035,61272153,61402011),安徽省自然科学基金(1508085MF111),安徽省高校自然科学基金(KJ2014A067,KJ2016A208)资助
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在业务流程优化过程中,从非频繁行为中挖掘隐变迁是重要任务之一。从非频繁行为中挖掘隐变迁,能够更好地还原流程模型,提高流程的运行效率。文中依据行为轮廓的理论,在频率较高的日志中进行挖掘以获得初始模型。首先利用合理性阈值对事件日志进行过滤,得到有效的低频序列日志;其次利用低频序列日志优化初始模型,通过对各活动间行为轮廓关系与源模型的对比,来找到变化的区域,将可能存在的隐变迁挖掘出来;然后通过优化指标对挖掘到的隐变迁进行进一步验证,从而得到完整的含隐变迁的过程模型;最后通过具体的事例以及仿真对所构建的模型进行分
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