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用于流程发现的局部日志采样方法
文献摘要：
针对传统流程发现算法在处理大规模事件日志时的性能瓶颈问题,提出一种基于轨迹信息增量的日志采样方法,通过量化事件之间的直接跟随关系和轨迹的特征信息,将轨迹是否带有新的流程行为作为采样标准,基于统计理论确定了最小连续遍历样本数量.为了进一步提高预处理速度,提出二进制指数跳跃算法来避免扫描重复轨迹.通过4个真实事件日志的实验表明,所提采样方法可以快速有效地缩小事件日志的规模,并保留关键的控制流和频率信息,同时提高流程发现算法的运行速度.
文献关键词：
流程发现;日志采样;事件日志;信息增量;流程模型
中图分类号：
作者姓名：
倪可;俞东进;孙笑笑;胡华
作者机构：
杭州电子科技大学 计算机学院,浙江 杭州 310018;杭州师范大学,浙江 杭州 311121
文献出处：
引用格式：
[1]倪可;俞东进;孙笑笑;胡华-.用于流程发现的局部日志采样方法)[J].计算机集成制造系统,2022(10):3166-3174
A类：
流程发现,日志采样
B类：
采样方法,事件日志,瓶颈问题,轨迹信息,信息增量,特征信息,流程行为,统计理论,遍历,样本数量,处理速度,二进制,跳跃,复轨,快速有效,小事,控制流,运行速度,流程模型
AB值：
0.302931
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