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现阶段知识管理的研究集中在隐形知识的显性化、知识编码、知识共享、知识表达、知识库的建立、知识管理评价以及指标分析这几大方面。知识编码作为知识管理研究的一个重要分支在国外尚处于起步阶段，在我国则未见到有关研究文献，通常只是作为一个概念偶尔在某些文献中被提及。过程挖掘是从信息系统中的各类事件日志中挖掘有价值信息及知识，通过分析案例信息、事件活动与业务活动之间的依赖关系，构筑与现实业务流程对应的过程模型。过程挖掘不仅仅是过程感知领域的研究课题更成为了业务过程再造（BPR）、商务智能（BI）、知识管理（KM）研究领域的重大新课题。本文基于以上两类的研究热点出发，利用过程挖掘思想及方法构建企业级的知识编码理论模型。挖掘企业级日志文件发掘以流程为视角的知识，构建知识编码模型，其次利用日志文件及相关资料分析构建企业的知识代码本，最终构筑出企业的知识编码体系，推进企业知识管理进程。本文研究主要工作如下：1、构建基于α算法的过程挖掘知识编码模型。该知识编码模型分三层结构，第一及第二层以流程为视角基于α过挖掘算法对企业内日志文件进行挖掘并构建Petri网模型，结合Petri网模型与实际业务流程分析构建企业内知识分类编码模型；第三层结合前两层所构建的知识编码模型，通过对日志文件及现有资料的分析，构建整体企业内部的代码本，最后形成企业内部的知识编码体系。2、阐述了知识编码与信息编码的关系，并阐述了有关知识编码的“场”及其构建理论，分析了知识管理、知识编码的外部环境及机制对于知识编码工作的支撑关系。阐述了过程感知及过程挖掘与知识编码的关系，分析了基于过程挖掘的知识编码的内在联系机制，提出了基于过程挖掘的知识编码理论和实施方法。3、阐述了PAIS系统及其先进性，阐述了过程挖掘理论及方法，并着重介绍α过程挖掘算法。介绍了基于过程挖掘算法对日志文件的要求，日志文件预处理方法并学习利用ProM通用挖掘工具对日志文件进行基于α算法的过程挖掘，并构建相对应的Petri网模型。4、最后运用基于α算法的过程挖掘知识编码模型及方法举例构建某公司的知识编码体系，并分析实验结果总结该模型的优缺点。