基于活动的行为关系与关联时间的多视角迹聚类方法

摘要：

常用的迹聚类方法大多使用相对单一的标准,如利用活动序列关系,而忽略了活动的行为关系、时间或资源属性,这对于一些柔性配置的业务流程系统提升过程挖掘质量是不利的.针对该问题,提出了一种结合活动行为关系与关联时间的多视角迹聚类方法.首先,根据活动之间的行为关系构建控制流编码;同时,在时间属性上,把迹表示为一组最近关联活动对及其时间差;其次使用加权聚合的方式集成两个视角下的迹相似性,然后进行聚类调整.最后,将所提方法应用于登录系统场景,并且在五个真实日志上与其他聚类方法进行对比.实验结果表明,该方法能够从复杂的登录系统中发现过程场景,并且从适应度、精度和F1分数三个度量标准上验证了该方法的优越性.

关键词：迹聚类、过程挖掘、行为关系、时间、多视角

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61902002

在线出版日期：2023-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：450-455,462