面向异质事件日志的轨迹聚类采样框架

来源：计算机集成制造系统杂志2024年第9期北京时间：

作者：张帅鹏, 刘聪, 苏轩, 郭娜, 高庆鑫, 李彩虹, 曾庆田

单位：1.山东理工大学计算机科学与技术学院2.山东科技大学计算机科学与工程学院

摘要：信息系统在执行过程中收集了大量的业务流程事件日志,流程发现旨在从事件日志中发现流程模型,从而为改进提供事实依据。已有流程发现方法在处理大规模事件日志时仍存在性能瓶颈,事件日志采样技术为提高流程发现的效率提供了一种有效方案。已有事件日志采样方法通常假定日志是同质的,即日志来源于或对应单一的业务流程。然而,考虑到业务流程的复杂性和动态变化,同一事件日志中的轨迹通常呈现出异质的特点,即日志来源于或对应多个行为差异的业务流程。在处理异质事件日志时,通过已有采样技术得到的样本日志存在精度低等问题,而事件日志轨迹聚类却能很好地处理这一问题。由此提出一种面向异质事件日志的轨迹聚类采样框架,首先将事件日志通过轨迹聚类方法分解为一组同质的子日志;其次,通过已有采样方法对子日志进行日志采样;然后,将子日志对应的样本日志进行合并作为最终的样本日志;最后,从流程模型挖掘的角度对样本日志的质量进行评估。通过6个公开数据集的实验分析表明,所提方法为异质事件日志的高质量采样提供了一种有效的解决方案。

关键词：异质性,轨迹聚类,日志采样,流程发现,质量评估

基金资助：国家自然科学基金资助项目(62472264,52374221);山东省泰山学者工程专项基金资助项目(tsqn201909109,ts20190936);山东省自然科学基金优秀青年基金资助项目(ZR2021YQ45);山东省高等学校青创科技计划创新团队资助项目(2021KJ031)。