文献类型：期刊文章

作　　者：徐杨[1] 袁峰[2] 林琪[1] 汤德佑[1] 李东[1]

机构地区：[1]华南理工大学软件学院,广东广州510006 [2]广州中国科学院软件应用技术研究所,广东广州511458

出　　处：《软件学报》

基　　金：国家自然科学基金(71090403);广东省科技计划(2014B090901001;2015B010103002;2016B090918062;2016B050 502001);广州市科技计划(201604010127);华南理工大学软件学院985学科建设基金(x2rjD615015Ⅲ)~~

年　　份：2018

卷　　号：29

期　　号：2

起止页码：396-416

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：流程挖掘是流程管理和数据挖掘交叉领域中的一个研究热点.在实际业务环境中,流程执行的数据往往分散记录到不同的事件日志中,需要将这些事件日志融合成单一事件日志文件,才能应用当前基于单一事件日志的流程挖掘技术.然而,由于流程日志间存在着执行实例的多对多匹配关系、融合所需信息可能缺失等问题,导致事件日志融合问题具有较高的挑战性.对事件日志融合问题进行了形式化定义,指出该问题是一个搜索优化问题,并提出了一种基于混合人工免疫算法的事件日志融合方法:以启发式方法生成初始种群,以人工免疫系统的克隆选择理论作为基础,通过免疫进化获得"最佳"的融合解,从而支持包含多对多的实例匹配关系的日志融合;考虑两个实例级别的因素——流程执行路径出现的频次和流程实例间的时间匹配关系,分别从"量"匹配和"时间"匹配两个维度来评价进化中的个体;通过设置免疫记忆库、引入模拟退火机制,保证新一代种群的多样性,减少进化早熟几率.实验结果表明:该方法能够实现多对多的实例匹配关系的事件日志融合的目标,相对于随机方法生成初始种群,启发式方法能够加快免疫进化的速度.另外,针对利用分布式技术提高事件日志融合性能,探讨了大规模事件日志分布式融合中的数据划分问题.

关 键 词：事件日志融合  流程挖掘  人工免疫系统 日志预处理  

分 类 号：TP181]