启发式并行化单触发序列挖掘算法

被引:5
作者
朱锐 [1 ]
李彤 [1 ,2 ]
莫启 [1 ]
代飞 [1 ,2 ]
高提雷 [1 ]
何云 [1 ]
孙雪 [1 ]
机构
[1] 云南大学软件学院
[2] 云南大学云南省软件工程重点实验室
关键词
过程挖掘; 单触发序列; 启发式方法; 案例划分; Petri网;
D O I
10.13196/j.cims.2016.02.006
中图分类号
TP311.52 [];
学科分类号
081202 ; 0835 ;
摘要
为解决因缺少挖掘所需案例属性的支持而无法使用成熟挖掘算法对单触发序列进行挖掘的问题,从模型层和实例层双视角进行研究,从模型角度证明轨迹中存在循环以保证挖掘基础的正确性,提出构建并发块集来解决并发活动对案例划分引起混淆的问题;从轨迹角度对启发式方法进行改进以适应案例划分,提出启发式的并发关系度量方法以降低噪声对并发关系挖掘的影响,通过构建含有并发关系的依赖关系表对案例进行划分。综合提出一个针对活动集并行化地进行案例划分,并根据其拟合度择优选择最佳案例的方法框架。通过大量基于真实数据集的实验展示了该方法针对单触发序列挖掘的有效性和正确性。
引用
收藏
页码:330 / 342
页数:13
相关论文
共 12 条
[1]   基于触发序列集合的过程模型行为相似性算法 [J].
董子禾 ;
闻立杰 ;
黄浩未 ;
王建民 .
软件学报, 2015, 26 (03) :449-459
[2]   一种并行化的启发式流程挖掘算法 [J].
鲁法明 ;
曾庆田 ;
段华 ;
程久军 ;
包云霞 .
软件学报, 2015, 26 (03) :533-549
[3]  
Petri网应用[M]. 科学出版社 , 袁崇义, 2013
[4]  
过程感知的信息系统[M]. 清华大学出版社 , (爱沙) 杜马 (Dumas, 2009
[5]  
Process Discovery using Integer Linear Programming[J] . K. v. Hee,R. Valk.Fundamenta Informaticae . 2009 (3-4)
[6]  
Conformance checking of processes based on monitoring real behavior[J] . A. Rozinat,W.M.P. van der Aalst.Information Systems . 2007 (1)
[7]  
Quantifying process equivalence based on observed behavior[J] . A.K. Alves de Medeiros,W.M.P. van der Aalst,A.J.M.M. Weijters.Data & Knowledge Engineering . 2007 (1)
[8]   Mining process models with non-free-choice constructs [J].
Wen, Lijie ;
van der Aalst, Wil M. P. ;
Wang, Jianmin ;
Sun, Jiaguang .
DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, 2007, 15 (02) :145-180
[9]  
Genetic process mining: an experimental evaluation[J] . A. K. A. Medeiros,A. J. M. M. Weijters,W. M. P. Aalst.Data Mining and Knowledge Discovery . 2007 (2)
[10]  
From UML activity diagrams to Stochastic Petri nets[J] . Juan Pablo López-Grao,José Merseguer,Javier Campos.ACM SIGSOFT Software Engineering Notes . 2004 (1)