【摘 要】
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企业管理系统中记录了大量的非结构化数据,传统的数据挖掘和业务流程很难对此类数据进行处理。过程挖掘技术从行为角度出发,联系事件数据和过程模型,可以很好地梳理业务流程,为企业管理赋能。而大量离线数据如何应用在实时的业务流程监控中,是研究的难点所在。后验的离线业务流程管理发展较为完善,针对在线工况的研究是本文的重点。充分研究离线状态下有效低频、一致性检验的运行机理,为在线迅捷检验和异常检测提供判定指标和
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企业管理系统中记录了大量的非结构化数据,传统的数据挖掘和业务流程很难对此类数据进行处理。过程挖掘技术从行为角度出发,联系事件数据和过程模型,可以很好地梳理业务流程,为企业管理赋能。而大量离线数据如何应用在实时的业务流程监控中,是研究的难点所在。后验的离线业务流程管理发展较为完善,针对在线工况的研究是本文的重点。充分研究离线状态下有效低频、一致性检验的运行机理,为在线迅捷检验和异常检测提供判定指标和检测条件。在线离线相结合,共同完成业务流程在线检测。本文的主要贡献包括:（1）在离线业务流程挖掘中,为了保证模型的质量,对于发生频率较低的日志一般当作噪音处理,但这些日志中可能存在有价值的信息。为了从低频日志中找出有效的低频行为,提出一种基于Petri网度量标准的发现方法,将原本用于评估模型的F-测度用作动态判定标准,解决传统阈值难以确定的弊端,只将能提升模型F-测度的低频行为加到模型中,顺序处理直到找出全部有效低频行为。还提出一种基于迹间距离的噪音去除算法,对于去除不完备日志有较好的效果。（2）为了快速校验事件流与模型之间的服从性,同时节约资源和提高检测效率,提出了一种不需要构建模型的近似检测方法。对已有的日志进行聚类,选取有代表性的迹构建模型支集,计算适合度上下界作为一致性的判断依据。系统在线运行过程中,事件流将暂存于事件堆栈,在关键活动节点处取出序列,进行与模型支集之间的一致性检测。（3）为了检验在线事件流是否产生异常,提出了一种基于活动和活动属性的异常检测条件构建方法。根据活动间的行为轮廓关系将活动分成不同的挖掘单元,利用活动和属性间的相关关系挖掘关联规则,满足一定的置信度水平的规则将生成异常检测条件。还提出一种基于行为轮廓的统计分布检验算法,用于大规模快速异常检测。提出的所有算法在PM4PY框架下实现并应用在实验仿真中,通过实际案例进行性能评估,结果证明了算法的有效性和可行性,与其他方法进行对比具有一定的优势。图23表11参71
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