流程是企业运作的基础,是企业业务正常进行的重要驱动力。随着各种管理新观念、新技术、新方法的不断涌现,企业管理已经逐步从职能管理转向流程管理。这不仅给流程管理带来了各种新的挑战,也对业务流程相似性的度量计算提出了一系列更复杂、更多样、更高的要求。目前关于业务流程相似性的研究主要集中于两个方面:一是如何利用日志中的行为信息成为提高业务流程相似性度量精确性的关键问题;二是日志作为相似性度量的一种重要输入,如何保证其完备性同样具有重要意义。为了解决上述两个问题,本文从模型和日志的角度出发,将模型中的行为信息与日志中的行为信息结合,以提高业务流程间相似性计算的精确性,同时,利用迹聚类的方法修复日志以保证其完备性。本文主要基于活动间的行为关系,通过对等距离流程变体的二维度区分和模型与日志结合的方法,使得流程间的相似性度量更加精准、更加接近实际,主要研究如下所述:（1）提出了一种基于拟行为轮廓的等距离流程变体区分方法。在编辑距离相等的基础上,引入拟行为轮廓相似性,将编辑距离与拟行为轮廓相似性结合起来,实现业务流程间的二维度区分。最后,应用拟行为轮廓相似性对距离相等的6个变体实现了进一步区分,解决了单一维度无法区分变体的问题。（2）提出了一种基于模型行为和日志行为的相似性计算方法。首先,基于行为关系间的相似矩阵定义了基于模型行为的相似性。然后,给出了出现标识和显著频率的概念,通过统计学方法来合理量化日志中行为关系的频率,进而定义了基于日志行为的相似性。结合两种相似性提出MLB相似性公式,以计算两个流程之间的相似性。实验结果表明:该方法能够正确计算业务流程之间的相似性。（3）提出了一种基于模型聚类的事件日志修复方法。首先,以模型的子图为质心对所有完整迹进行聚类。其次,将缺失迹根据到每个质心的对齐成本以及到簇内其他迹的距离匹配候选簇。然后,根据修复算法对缺失迹进行修复,得到完整迹。最后,通过实验仿真验证了所提方法的可行性与有效性。图[14]表[15]参[97]