基于统计 α 算法的过程挖掘

过程挖掘算法是从管理信息系统产生的事件日志中提取信息、发现知识并实现工作流建模的工具，也是目前工作流最主要的建模工具。然而现有的过程挖掘算法存在准确度较低、运行时间长和拟合度过高等问题，影响最终工作流模型的准确率。提出了一种基于统计 α 算法的过程挖掘算法，在保证算法较高的准确率和合适的拟合度的同时，降低算法运行时间，保证了算法的效率。首先，提出了重名活动识别算法，作为过程挖掘的预处理活动，提高了算法的准确性；其次，提出了统计 α 算法作为过程挖掘核心算法，有效消除了事件日志中噪声的影响；最后，提出了新的非自由选择结构识别算法，进一步提高了算法的鲁棒性和准确率。通过仿真实验和真实案例验证了该算法在准确率和运行时间上的优越性。