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【英文篇名】 |
Merging Event Logs for Process Mining with a Hybrid Artificial Immune Algorithm |
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【下载频次】 |
★★★★★ |
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【作者】 |
徐杨;
袁峰;
林琪;
汤德佑;
李东; |
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【英文作者】 |
XU Yang;
YUAN Feng;
LIN Qi;
TANG De-You;
LI Dong;
School of Software Engineering;
South China University of Technology;
Institute of Software Application Technology;
Guangzhou & Chinese Academy of Sciences; |
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【作者单位】 |
华南理工大学软件学院;
广州中国科学院软件应用技术研究所; |
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【文献出处】 |
软件学报
, Journal of Software, 编辑部邮箱
2018年 02期
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 中国期刊方阵 CJFD收录刊 |
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【中文关键词】 |
事件日志融合;
流程挖掘;
人工免疫系统;
日志预处理; |
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【英文关键词】 |
event log merging;
process mining;
artificial immune system;
log preprocessing; |
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【摘要】 |
流程挖掘是流程管理和数据挖掘交叉领域中的一个研究热点.在实际业务环境中,流程执行的数据往往分散记录到不同的事件日志中,需要将这些事件日志融合成单一事件日志文件,才能应用当前基于单一事件日志的流程挖掘技术.然而,由于流程日志间存在着执行实例的多对多匹配关系、融合所需信息可能缺失等问题,导致事件日志融合问题具有较高的挑战性.对事件日志融合问题进行了形式化定义,指出该问题是一个搜索优化问题,并提出了一种基于混合人工免疫算法的事件日志融合方法:以启发式方法生成初始种群,以人工免疫系统的克隆选择理论作为基础,通过免疫进化获得最佳的融合解,从而支持包含多对多的实例匹配关系的日志融合;考虑两个实例级别的因素——流程执行路径出现的频次和流程实例间的时间匹配关系,分别从量匹配和时间匹配两个维度来评价进化中的个体;通过设置免疫记忆库、引入模拟退火机制,保证新一代种群的多样性,减少进化早熟几率.实验结果表明:该方法能够实现多对多的实例匹配关系的事件日志融合的目标,相对于随机方法生成初始种群,启发式方法能够加快免疫进化的速度.另外,针对利用分布式技术提高事件日志融合性能,探讨了大规模事件日志分布式融合中的数据划分问题. |
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【英文摘要】 |
Process mining is an active research topic in the cross field of process management and data mining. In an actual business environment, the recorded data of a process execution that may be supported by different computer systems is scattered into different event log files. It is necessary to merge the scattered data into one single event log file when applying current process mining techniques and tools for process mining. This mission is still challenging, however, because of the complex relationships betw... |
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【基金】 |
国家自然科学基金(71090403);
广东省科技计划(2014B090901001,2015B010103002,2016B090918062,2016B050 502001);
广州市科技计划(201604010127);
华南理工大学软件学院985学科建设基金(x2rjD615015Ⅲ)~~ |
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【更新日期】 |
2018-03-22 |
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【分类号】 |
TP311.13 |
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【正文快照】 |
随着Web服务技术、Web 2.0技术和云计算技术的广泛应用,组织的业务变得越来越灵活,业务流程的执行路径根据变化的业务需求、客户需求和人员技能在运行时动态地变化,不能通过建模方法预先明确,业务流程越来越呈现非结构化和半结构化的特性.目前,大多数流程分析研究工作都假设流? |
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