[发明专利]基于混合型事件日志的容噪过程挖掘方法

权利要求书

1.一种基于混合型事件日志的容噪过程挖掘方法，其特征在于，用于挖掘混合型事件日志对应的过程模型,以可能含噪声的、既有点事件又有区间事件的混合型事件日志为输入，以挖掘出所得过程模型为输出结果，该方法包括以下步骤：

步骤1，基于事件序列挖掘序列级事件关系，扫描混合型事件日志的每一条事件序列，获取基于事件序列的序列级事件关系，包括直接先于关系、相交关系、相离关系和共同存在关系；

混合型事件序列σ＝e₁ e₂ e₃…e_n包含n个事件，e₁…e_n表示n个事件，其中e_i＝x表示事件e_i是点事件x，e_j＝y_s表示事件e_j是区间事件y的开始事件，e_j＝y_e表示e_j是区间事件y的结束事件，求序列级事件关系的具体过程如下：

步骤1-1，解析混合型事件日志，获取日志中所有的事件序列的集合，所述事件序列的集合是指日志中事件可能发生的先后顺序的排序组合；

步骤1-2，扫描集合中的每一条序列，获得每条序列中事件间的关系；对于任意一条混合型事件序列σ＝e₁ e₂ e₃…e_n，其中包含两个事件x₁和y₁，根据事件发生的先后顺序，求解x₁和y₁之间的关系，具体包括：

(1)直接先于关系，符号表示为：当序列内两个事件e_i和e_j同时满足以下四个条件：①e_i＝x或e_i＝x_e；②e_j＝y或e_j＝y_s；③不存在p，i＜p＜j，e_p＝z；④不存在k，l，i＜k＜l＜j，e_k＝z_s，e_l＝z_e；则x₁＞y₁；

(2)相交关系，符号表示为︱：当序列内几个事件e_i,e_j,e_p,e_q满足以下两个条件中的任意一个：①e_i＝x_s,e_j＝x_e,e_p＝y_s,e_q＝y_e，且p＜i＜q或i＜p＜j；②e_i＝y_s,e_j＝y_e,e_k＝x₁，且i＜k＜j；则x₁︱y₁，y₁︱x₁；

(3)相离关系，符号表示为若日志中两个事件x₁和y₁，满足x₁≯y₁,y₁≯x₁，且则

(4)共同存在关系，符号表示为若两个事件x₁和y₁出现在同一条事件序列，则

步骤2，推导基于事件日志的日志层事件关系，利用序列级事件关系及出现的频数，结合Tukey’s fences，并创建启发式规则，从而推导出日志层面的事件关系，包括因果关系、交织关系和独立关系；具体包括以下步骤：

步骤2-1，用|L|表示事件日志L包含的事件序列数量，用表示x₂和y₂的共同存在频数，对集合采用Tukey’s fences，检测集合S_co中的异常值，令异常值对应的两个事件x₂和y₂的其中，Tukey’s fences检测异常值的方式如下：

对于一组数据构成的集合，Q₁表示集合中下四分位数，Q₃表示集合中上四分位数，IOR＝(Q₃-Q₁)表示集合的四分位距，将集合中小于Q₁-1.5IQR和大于Q₃+1.5IQR的数值识别为异常值；

步骤2-2，日志层面的事件关系包括因果关系、交织关系和独立关系；用|x₂＞y₂|、|x₂|y₂|和分别表示关系x₂y₂、x₂︱y₂和出现的频数，推导日志层面的事件关系所采用的启发式规则如下：

启发式规则1：假设x₂,y₂∈T，若则称x₂和y₂是因果关系，符号表示为x₂→y₂；若且则称x₂和y₂是交织关系，符号表示为x₂||y₂；若则称x₂和y₂是独立关系，符号表示为x₂#y₂；

启发式规则2：根据“所有活动相连接”的规则，每一个不是开始节点的活动都应该有其他活动作为其前驱活动，每一个不是结束节点的活动都应该有其他活动作为其后继活动；假设非开始节点的活动y₂缺少前驱活动，则从与y₂构成直接先于关系的所有活动x₂中，选择|x₂＞y₂|的值最大的，且作为y₂的前驱，即x₂和y₂关系为x₂→y₂；假设非结束节点的活动a缺少后继活动，则从与a构成直接先于关系的所有活动b中，选择|a＞b|的值最大的，且作为a的后继活动，即a和b关系为a→b；

步骤3，获取过程模型，调用α算法中基于日志层事件关系的模型生成算法，获得最终的过程模型。

2.根据权利要求1所述的基于混合型事件日志的容噪过程挖掘方法，其特征在于：步骤3中，根据步骤2求得的日志层事件关系，调用α算法基于日志层事件关系的模型生成算法，获取最终模型中变迁之间的关系，并在变迁间添加库所，产生最终的Petri网模型。