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题名关系数据库中事件日志的紧邻关系高效挖掘方法
被引量：4
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作者
高俊涛
刘聪
刘云峰
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机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
山东理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期1492-1499,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51774090,61902222)
东北石油大学引导性创新基金资助项目(2019YDL-03)
+1 种基金
大庆市指导性科技计划资助项目(zd-2019-22)
山东省泰山学者工程专项基金资助项目(tsqn201909109)。
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文摘
关系数据库作为企业管理数据的主要工具,在信息系统运行过程中记录下大量事件日志。传统的流程挖掘技术主要处理用文件存储的XES格式日志数据,每次挖掘任务都需要手工从数据库导出最新日志文件,整个过程操作十分繁琐,且无法充分利用关系数据库强大的数据处理能力。针对该问题,研究了面向关系型日志数据的流程挖掘策略与算法。针对关系数据库中储存的大规模事件日志,利用关系数据库的快速排序能力,提出一种挖掘流程任务之间紧邻关系的近似线性挖掘算法,提高了关系型事件日志的流程挖掘效率。该算法对业务数据库侵入性小,具有较好的通用性。该算法已在开源软件平台ProM上实现,通过基于大规模事件日志的对比实验验证了该方法的高效性。
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关键词
流程挖掘
紧邻关系
关系数据库
实验对比
prom平台
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Keywords
process mining
directly-follow relation
relational database
experimental comparison
prom platform
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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