期刊专题

10.13328/j.cnki.jos.004769

一种并行化的启发式流程挖掘算法

引用
启发式流程挖掘算法在日志噪音与不完备日志的处理方面优势显著,但是现有算法对长距离依赖关系以及2-循环特殊结构的处理存在不足,而且算法未进行并行化处理.针对上述问题,基于执行任务集将流程模型划分为多个案例模型,结合改进的启发式算法并行挖掘各个案例模型所对应的C-net模型;再将上述模型集成得到完整流程对应的C-net.同时,将长距离依赖关系扩展为决策点处两个任务子集之间的非局部依赖关系,给出了更为准确的长距离依赖关系度量指标和挖掘算法.上述改进措施使得该算法更为精确、高效.

流程挖掘、启发式挖掘算法、长距离依赖关系、案例模型、案例簇

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TP301(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金61170079,61202152,61472229,61472284;山东省科技发展项目2014GGX101035;山东省优秀中青年科学家科研奖励基金BS2014DX013;青岛市科技计划基础研究项目13-1-4-153-jch,2013-1-24;同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室开放课题基金ESSCKF201403;山东科技大学群星计划qx2013113,qx2013354

2015-05-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共17页

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软件学报

1000-9825

11-2560/TP

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专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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