基于petri网行为轮廓的业务流程挖掘方法研究

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1、万方数据中图分类号：!里圣!12：!学科分类号：主2Q：!Q窆2论文编号：密级：．公珏安徽理工大学硕士学位论文基于Petri网行为轮廓的业务流程挖掘方法研究作者姓名：吴俊技专业名称：应且数堂研究方向：选丝理论皇廛且导师姓名：友贤文教攫导师单位：安徽理王太堂答辩委员会主席：一菹董遮教援论文答辩日期：2014年06月04日安徽理工大学研究生处2014年06月06日万方数据ResearchesonMiningMethodsofBusinessProcessBasedonBehavioralProfiles

2、ofPetriNetCandidate：Ⅵ沁JunzhiSupervisor：Prof．FangXianwenMajorofAppliedMathematicsAnhuiUniversityofScienceandTechnologyNo．168，ShungengRoad，Huainan，232001，P．R．CHINA万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成

3、果，也不包含为获得安徽理王太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：基型垒起日期：迎年一J月j日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解塞徽理王太堂有保留、使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于塞徵理王盔堂。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以

4、采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：炭俊投签字日期：山僻铜6日导师签名：弓艺j签字日期：知／陴∥月6日万方数据摘要摘要业务流程挖掘是数据挖掘在业务流程管理领域的一种新型应用，通过对业务流程信息系统所记录的日志数据进行分析，将业务流程的真实过程还原成模型，利用日志序列对业务流程模型进行分析和优化，以达到该业务流程的最佳模式。这样有利于调整优化原始业务流程模型的结构状态，降低企业的运营成本，提高软件的运行效率，为企业创造更大的价值。目

5、前，对于流程挖掘的方法研究，有一大部分是针对工作流模型的挖掘，由于业务流程管理系统的发展和进步，对于业务流程的要求也不断提高。相较与人为的业务流程建模，从日志信息中挖掘的流程模型少了主观因素，使得模型更具客观性，或者说，挖掘出的模型不仅仅满足业务所需的功能性，而且在模型的行为上也有了约束，减小模型的冗余度，使模型更加简洁。以往的挖掘方法多是依靠活动间的直接依赖关系模型，本文在挖掘过程中加入行为轮廓的因素，而且利用日志与模型间的一致性分析和基于行为轮廓的模型问的一致性分析进行挖掘模型的优化。本文主要贡

6、献有：(1)提出了基于执行日志的业务流程挖掘方法。业务流程挖掘是为提高流程运行效率和服务质量的一种改进流程模型的方法，现己成为国内外研究的热点。随着越来越多的日志文件数据变得可用的同时，过程挖掘技术也得到很大程度的发展，过程挖掘技术主要分为两部分：一是从日志数据中获得模型，二是一致性检验。已有的方法大部分是基于Petri网结构性质的分析方法，在构建行为模型时存在局限性。本文提出一种基于Petri网行为轮廓的业务流程挖掘方法，首先构造日志序列的行为序关系，然后提出基于行为轮廓的模型一致性分析测度方法，

7、在此基础上提出业务流程挖掘方法，最后在PROM5．2平台上进行了仿真实验分析，结果显示了该方法的优越性。(2)提出了基于L}算法及增量日志的业务流程挖掘方法。随着业务流程系统的不断发展，信息系统所包含的日志数量也在增多，为了避免一次性提取日志数量过多，计算量过大，该方法中采用增量日志来进行业务流程的挖掘。该方法中利用p算法中查询的思想，发现日志的行为轮廓关系，根据基于Petri网的日志的行为轮廓的基本结构构建初始模型；然后利用增量日志来优化模型，在优化过程中，采用行为轮廓一‘致性进行检验。最后用一个

8、简单的例子来验证了该方法的万方数据摘要可行性。图[13]表[1l】参[56]关键词：业务流程挖掘；行为一致性：Petri网；行为轮廓；增量日志；L芈算法分类号：TP302．1万方数据摘要AbstractBusinessprocessminingisanewkindofdataminingapplicationsinthefieldofbusinessprocessmanagement．Inordertoachievethebestmodeofthebusinesspr