对象中心流程挖掘：解决事件数据中的收敛与发散挑战

本文献探讨的是"对象中心的流程挖掘：处理事件日志中的收敛和发散问题"（Object-Centric Process Mining: Dealing With Divergence and Convergence in Event Data）。流程挖掘是一种利用事件数据来分析、理解和优化业务流程的方法，它涵盖了诸如流程发现、合规性检查、模型增强和运营支持等应用。在实际操作中，事件数据通常包含每个记录的案例标识符（case identifier）、活动名称、时间戳以及可选属性如资源或成本。 然而，在许多应用场景中，由于存在多个可能的案例标识符，同一过程可能呈现出不同的视图，这被称为"收敛"问题。另一方面，一个事件可能关联到多个案例（即多对一关系），而在一个案例中，同一种活动可能会有多个实例，这就形成了"发散"现象。传统的流程建模方法往往要求将事件数据"扁平化"，即合并所有可能的视角，但这可能导致数据处理过程中丢失全局视角，且需要多次提取数据以适应不同视图的需求，效率低下且易造成信息冗余。 为了克服这些问题，研究者提出了多种解决方案。论文主要关注的是如何设计和实施对象中心的方法，通过有效地整合和管理事件数据中的收敛和发散特性，以便更准确地捕捉和展示业务流程的复杂性。这可能包括利用数据分析技术来识别和处理重复案例或活动实例，或者开发新的数据结构和算法来保持数据一致性，同时保持足够的灵活性以适应不同的分析需求。 论文讨论的核心内容可能涉及以下几点： 1. **数据预处理策略**：针对发散问题，研究可能提出如何识别并归类事件，以减少数据冗余和简化分析过程。 2. **多视图数据模型**：探索如何设计一个多层级或自适应的数据模型，能够同时反映不同的收敛和发散情况。 3. **案例和活动实例管理**：讨论如何处理同一活动的不同实例，确保在分析过程中不丢失关键信息。 4. **融合和比较算法**：介绍用于整合不同视角和解决数据不一致性的算法和技术。 5. **性能评估与优化**：评估新方法在处理大规模事件数据时的效率和准确性，并提出可能的改进措施。 这篇论文深入探讨了对象中心的流程挖掘如何有效地应对事件数据中的收敛和发散问题，旨在提供一种更高效、精确的流程理解和优化工具，为业务流程管理带来实质性的提升。