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关系数据库中事件日志的紧邻关系高效挖掘方法

Efficient mining of directly follow relation from event data in relational database

作     者:高俊涛 刘聪 刘云峰 GAO Juntao;LIU Cong;LIU Yunfeng

作者机构:东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 

出 版 物:《计算机集成制造系统》 (Computer Integrated Manufacturing Systems)

年 卷 期:2020年第26卷第6期

页      面:1492-1499页

核心收录:

学科分类:08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

基  金:国家自然科学基金资助项目(51774090,61902222) 东北石油大学引导性创新基金资助项目(2019YDL-03) 大庆市指导性科技计划资助项目(zd-2019-22) 山东省泰山学者工程专项基金资助项目(tsqn201909109) 

主  题:流程挖掘 紧邻关系 关系数据库 实验对比 ProM平台 

摘      要:关系数据库作为企业管理数据的主要工具,在信息系统运行过程中记录下大量事件日志。传统的流程挖掘技术主要处理用文件存储的XES格式日志数据,每次挖掘任务都需要手工从数据库导出最新日志文件,整个过程操作十分繁琐,且无法充分利用关系数据库强大的数据处理能力。针对该问题,研究了面向关系型日志数据的流程挖掘策略与算法。针对关系数据库中储存的大规模事件日志,利用关系数据库的快速排序能力,提出一种挖掘流程任务之间紧邻关系的近似线性挖掘算法,提高了关系型事件日志的流程挖掘效率。该算法对业务数据库侵入性小,具有较好的通用性。该算法已在开源软件平台ProM上实现,通过基于大规模事件日志的对比实验验证了该方法的高效性。

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