基于执行者过程树的双维度遗传过程挖掘方法

来源：计算机集成制造系统杂志2021年第9期北京时间：

作者：汤雅惠,李彤,朱锐,南峰涛,付会林

单位：1.云南大学信息学院2.云南大学软件学院3.云南农业大学大数据学院

摘要：事件日志记录数量众多的事件,不仅包含与活动控制流相关的内容,还记录有关活动执行者的信息,即组织维度信息。控制流发现算法从事件日志中自动构建控制流过程模型,组织维度发现算法则构建社交网络模型。如果能合并两种维度,在同一个模型中进行展示,则能够提供更完整的过程组织视图,有助于更准确地对过程以及组织进行分析。因此,提出一种基于执行者过程树的双维度遗传过程挖掘方法(BdSm)。一方面,使用Inductive Miner预挖掘以优化遗传挖掘算法初始种群,达到生成高质量的控制流模型的目的;另一方面提出日志中活动之间距离的度量方法,能有效度量活动在组织层面的相似度,同时使用执行者信息扩充控制流过程模型,基于执行者过程树生成双维度的过程模型。通过模拟日志以及4个公开事件日志集对所提方法进行验证,结果表明,在控制流维度,所提方法能够生成较高综合质量的过程模型,同时借助组织维度信息,还能够发现典型的工作模式及组织结构。

关键词：过程挖掘,遗传挖掘算法,控制流维度,组织维度,执行者过程树

基金资助：云南省自然科学基金基础研究面上资助项目(2019FB135);国家自然科学基金资助项目(61662085);云南大学数据驱动的软件工程省科技创新团队资助项目(2017HC012);云南大学“东陆中青年骨干教师”培养计划资助项目;云南大学研究生科研创新基金资助项目(2020z71)。