基于离群点检测的业务流程不频繁行为挖掘方法

田银花, 武于皓, 张如月, 韩咚, 李昕燃

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山东科技大学学报(自然科学版) ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (02) : 95-103. DOI: 10.16452/j.cnki.sdkjzk.2025.02.010

基于离群点检测的业务流程不频繁行为挖掘方法

  • 田银花, 武于皓, 张如月, 韩咚, 李昕燃
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摘要

随着信息技术的快速发展和数字化转型的不断深入,企业积累了海量的业务数据,其中包含了丰富的业务流程信息。然而,现有过程挖掘方法侧重于频繁行为建模,忽略了事件日志中虽不频繁但具有重要价值的行为。针对上述问题,提出一种基于离群点检测的不频繁行为挖掘方法。从事件日志中提取事件轨迹、频率和标签等信息,借鉴机器翻译领域的以召回率为导向的摘要评价指标(ROUGE)度量轨迹之间的相似度,通过改进的局部离群因子(LOF)算法挖掘不频繁行为。综合考量局部密度、频率和轨迹相似度等信息,使用真实事件日志进行评估,并与现有算法进行对比。实验结果表明,该方法能够有效批量处理事件日志,准确识别其中的不频繁行为,从而提供可靠的挖掘结果。

关键词

离群点检测 / 轨迹相似度 / 不频繁行为挖掘 / 业务流程 / 事件日志

中图分类号

TP311.13

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田银花, 武于皓, 张如月, 韩咚, 李昕燃. 基于离群点检测的业务流程不频繁行为挖掘方法. 山东科技大学学报(自然科学版). 2025, 44(02): 95-103 https://doi.org/10.16452/j.cnki.sdkjzk.2025.02.010

基金

国家自然科学基金项目(72101137); 教育部人文社会科学研究青年基金项目(21YJCZH150); 山东省自然科学基金项目(ZR2021MF117); 山东省重点研发计划(软科学)项目(2022RKY02009)

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