敬思远

(1.乐山师范学院 人工智能学院，四川 乐山 614000；2.互联网自然语言智能处理四川省高校重点实验室(乐山师范学院)，四川 乐山614000)

0 引言

过程挖掘(Process Mining)，也称为工作流挖掘，是数据挖掘领域的一个重要分支。该研究的目的，是从信息系统的事件日志中发现业务流程的真实执行过程，并以可视化的方式提供给用户进行分析和决策[1]。当前，过程挖掘已经被广泛应用于智能制造、流程建模、内部安全检测与审计等诸多领域。举例来说，ASML公司采用过程挖掘技术对其光刻机制造芯片的各个环节进行分析，并提供优化决策[2]；飞利浦公司针对其医疗设备，从全球范围采集所有设备的事件日志，并通过过程挖掘技术发现用户的使用习惯，从而优化其产品设计[3]；SAP公司将过程挖掘集成到ERP系统中协助用户进行过程建模[4]。

过程挖掘的研究方向主要有三方面：过程发现，符合性检测和过程增强[1]。过程发现(Process discovery)的目的是“重现”业务流程的真实执行过程。该任务的输入是信息系统的历史记录(称为事件日志)，输出为算法“观测到”的过程模型。根据不同的应用，该任务可以从控制流、资源分配、组织管理等不同的角度进行挖掘。符合性检测(Conformance checking)用于检测事件日志和过程模型是否一致，并对二者的符合性进行量化。符合性检测常用于评价过程发现算法的性能，以及用于安全审计、内部安全分析等任务。过程增强(Process Enhancement)是对已有的过程模型进行完善和增强，例如过程模型修复，为过程模型增加新的属性等等。……