【摘 要】
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目前,流程模型可以从大量的事件日志中挖掘出来,以重放大多数的日志。但是,少数偏离流程模型的日志亦是有效的,为了使事件日志与流程模型更加拟合,模型修复是一个很好的方法。提出了基于Petri网的并发事件流程模型修复分析方法。首先,找到事件日志与流程模型的最优对齐,筛选出用于修复的并发事件;其次,利用提出的重构子流程的修复方法,对筛选得到的并发事件进行重构;最后,根据算法嵌入到原始模型中以实现模型修复,并通过一个具体实例说明了该方法的合理有效性。修复后的模型可以完全重放给定的事件日志,并且能够避免因循环造成的多
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402011,61572035)。
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目前,流程模型可以从大量的事件日志中挖掘出来,以重放大多数的日志。但是,少数偏离流程模型的日志亦是有效的,为了使事件日志与流程模型更加拟合,模型修复是一个很好的方法。提出了基于Petri网的并发事件流程模型修复分析方法。首先,找到事件日志与流程模型的最优对齐,筛选出用于修复的并发事件;其次,利用提出的重构子流程的修复方法,对筛选得到的并发事件进行重构;最后,根据算法嵌入到原始模型中以实现模型修复,并通过一个具体实例说明了该方法的合理有效性。修复后的模型可以完全重放给定的事件日志,并且能够避免因循环造成的多
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