一种适用于多样性环境的业务流程挖掘方法

来源：软件学报杂志2015年第3期北京时间：

作者：杨丽琴,康国胜,郭立鹏,田朝阳,张亮,张笑楠,高翔

单位：杨丽琴，复旦大学 计算机科学技术学院, 上海 201203;上海市数据科学重点实验室复旦大学, 上海 201203;上海中医药大学 图书信息中心, 上海 20120311,康国胜，复旦大学 计算机科学技术学院, 上海 201203;上海市数据科学重点实验室复旦大学, 上海 20120302,郭立鹏，复旦大学 计算机科学技术学院, 上海 201203;上海市数据科学重点实验室复旦大学, 上海 20120303,田朝阳，复旦大学 计算机科学技术学院, 上海 201203;上海市数据科学重点实验室复旦大学, 上海 20120304,张亮，复旦大学 计算机科学技术学院, 上海 201203;上海市数据科学重点实验室复旦大学, 上海 20120305,张笑楠，中国移动有限公司 信息系统管理部, 北京 10008406,高翔，中国移动有限公司 信息系统管理部, 北京 10008407

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.

关键词：流程挖掘;流程整合;遗传算法;日志分类;ProM

基金资助：国家自然科学基金(60873115); 教育部-中国移动科研基金(MCM20123011); 上海市科技发展基金(13dz2260200, 13511504300); 上海中医药大学预算内项目(2013JW30)