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摘要:
从运行日志挖掘业务流程模型的流程挖掘方法研究方兴未艾,然而,复杂多变的运行环境使流程日志也不可避免地呈现出多样性.传统的流程挖掘算法各有其适用对象,因此,如何挑选适合多样性流程日志的流程挖掘算法成为了一项挑战.提出一种适用于多样性环境的业务流程挖掘方法SoFi(survival of fittest integrator).该方法基于领域知识对日志进行分类,使用多种现有的挖掘算法对每一类子日志产生一组流程模型作为遗传算法的初始种群,借助遗传算法的优化能力,从中整合得到高质量的业务流程模型.针对模拟日志和某通信公司真实日志的实验结果表明:相对于任何单一的挖掘算法,SoFi产生的流程模型具有更高的综合质量,即重现度、精确度、通用性和简单性.
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文献信息
篇名 一种适用于多样性环境的业务流程挖掘方法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 流程挖掘 流程整合 遗传算法 日志分类 ProM
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目 业务过程管理技术专题
研究方向 页码范围 550-561
页数 12页 分类号 TP18
字数 7531字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.004770
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研究主题发展历程
节点文献
流程挖掘
流程整合
遗传算法
日志分类
ProM
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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