林文祥,刘德生

(航天工程大学 复杂电子系统仿真重点实验室,北京 101400)

流程挖掘是一门新兴的交叉学科,起源于软件工程领域.起初,软件设计者只能根据业务设计师和业务管理者的相关介绍对工作流程进行建模,容易导致流程模型具有主观性和片面性,无法客观反映客户对软件的真实需求;此外,由于业务实际运转过程中的不确定性,容易导致真实的业务流程与事先建好的流程模型存在差异,难以借助模型分析和优化真实的业务流程.流程挖掘技术应运而生,被认为是解决这一问题的可行方案,即使用系统的实际运行事件日志数据,通过流程发现、验证等方法,构建真实的业务流程模型,用于指导真实业务流程的分析和优化[1].

流程挖掘的概念自1998年首次被提出以来,相关技术发展迅速,其算法研究更是热点之一.在20 余年的时间里,流程挖掘的新算法和改进算法层出不穷.本文对流程挖掘算法进行统计学分析,探讨了算法研究的总体情况和发展趋势;基于算法特性将流程挖掘算法分为传统算法和基于计算智能和机器学习技术的算法,对其中主要算法进行简要介绍和对比分析,并提出下一步改进措施.

1 流程挖掘算法研究现状的统计分析

选取Web of Science (WoS)核心合集作为分析流程挖掘总体现状的数据来源,设置检索的时间跨度为1998-2020年,设置检索条件式为“Topic=‘process mining’”and “Topic=‘Algorithm’”,共检索出文献7 085 篇.

图1是将检索的7 085 篇有关流程挖掘算法的文献按照发……