【摘 要】
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遗传过程挖掘算法以模型质量引导模型的发现,在挖掘模型的同时不断修正挖掘算法的执行,因此相比于其他挖掘算法,更容易生成高质量的过程模型。但由于其迭代发现的特性,对于大
【机 构】
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云南大学信息学院,云南省软件工程重点实验室,云南大学软件学院,云南农业大学大数据学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61662085,61662065),云南省自然科学基金基础研究面上资助项目(2019FB135),云南大学数据驱动的软件工程省科技创新团队资助项目(2017HC012),云南大学“东陆中青年骨干教师”培养计划资助项目,云南大学教育厅科学研究基金研究生类资助项目(2019Y008),云南大学研究生科研创新基金资助项目(2019158)
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遗传过程挖掘算法以模型质量引导模型的发现,在挖掘模型的同时不断修正挖掘算法的执行,因此相比于其他挖掘算法,更容易生成高质量的过程模型。但由于其迭代发现的特性,对于大型日志,挖掘效率往往较低且生成模型质量不高。针对以上问题,提出一种基于轨迹聚类种群的遗传过程混成挖掘算法(GMTC)。该算法一方面通过轨迹聚类划分事件日志,简化挖掘环境,再使用归纳挖掘算法对事件日志进行预挖掘,为遗传挖掘算法准备高质初始种群;另一方面优化遗传算子,使用对齐日志得到的模型偏差信息指导突变操作,使得突变操作由随机变为有向,从而有效地
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