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工作流挖掘技术旨在通过分析工作流日志中各任务之间的顺序、选择、循环、并行等关系，挖掘出原工作流模型。工作流挖掘可以在模型建立过程中，辅助模型建立者设计完整的工作流模型;也可以在业务流程更新的过程中，通过挖掘新模型，给模型的改动提供指导。 本文形式化的定义了可重复的工作流网，并在此基础上定义了重复任务以及合理的可重复工作流网。本文对重复任务的某些结构进行分析，指出了某些结构不能通过日志中任务之间的局部关系来发现，进而提出了结构化可重复工作流网。分析了识别重复任务的α**启发式算法在处理三路并行等复杂并行结构上α**算法的不足，在此基础上提出了αD可重复工作流网挖掘算法。我们实现了α**算法和αD算法的相关工具，通过实验证明了对于合理的结构化可重复工作流网，αD算法比α**算法得到的模型更符合原模型。