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基于petri网的流程挖掘算法设计与应用

Petrinetsareapowerfulmathematicalmodelingtoolwidelyusedin

variousfields,includingworkflowmanagementandprocessmining.

基于Petri网的流程挖掘算法是一种有效的数学建模工具，在工作流管理和

流程挖掘等领域得到了广泛应用。Theyprovideagraphicalwayto

representandanalyzecomplexsystems,allowingforavisual

understandingoftheinteractionsbetweendifferentcomponents.它

们提供了一种图形化的方式来表示和分析复杂系统，可以直观地理解不同组

件之间的相互作用。Withtheincreasingvolumeofdatabeing

generatedinmodernbusinessenvironments,thereisagrowing

needforefficientalgorithmstoextractvaluableinsightsfromthese

data.随着现代商业环境中产生的数据量不断增加，人们对能够从这些数据

中提取有价值见解的高效算法的需求也在提高。

Processminingisafieldthataimstoextractknowledgefromevent

logsrecordedbyinformationsystemstodiscover,monitor,and

improveprocesses.流程挖掘是一个旨在从信息系统记录的事件日志中提

取知识，以发现、监控和改进流程的领域。Petrinetsareoftenusedas

theunderlyingmodelforprocessminingalgorithmsduetotheir

abilitytorepresentconcurrency,synchronization,andcausalityina

system.由于Petri网能够表示系统中的并发、同步和因果关系，因此它们

通常被用作流程挖掘算法的基础模型。Byanalyzingtheeventlogsand

modelingthemasPetrinets,researchersandpractitionerscangain

valuableinsightsintotheactualbehaviorofprocesseswithinan

organization.通过分析事件日志并将其建模为Petri网，研究人员和实践

者可以深入了解组织内流程的实际行为。

TheprocessofminingPetrinetsfromeventlogsinvolvesseveralkey

steps,includingdatapreprocessing,modeldiscovery,conformance

checking,performanceanalysis,andprocessenhancement.从事件日

志中挖掘Petri网的过程涉及到几个关键步骤，包括数据预处理、模型发现、

符合性检查、性能分析和流程增强。Datapreprocessingiscrucialto

ensurethequalityandaccuracyoftheinputdatabeforeconstructing

thePetrinets.数据预处理对于在构建Petri网之前确保输入数据的质量和

准确性至关重要。Modeldiscoveryinvolvesautomaticallycreatinga

Petrinetthatbestfitsthebehaviorcapturedintheeventlogs.模型发

现涉及自动创建一个最能反映事件日志中捕获的行为的Petri