工作流日志决策规则挖掘算法的研究与应用

"基于工作流日志的决策规则挖掘研究.pdf" 本文主要探讨了在工作流管理系统中，如何从工作流日志中挖掘出决策规则，这些规则有助于理解工作流程中的决策逻辑并优化业务过程。作者们针对工作流日志中的数据属性进行了深入分析，以揭示它们如何影响工作流实例的执行路径。他们采用了过程挖掘技术，特别是基于算法的方法来挖掘工作流日志的过程模型。在这个过程中，特别关注了决策点，即那些根据特定条件选择不同路径的环节。 在方法论上，研究人员利用决策树分析技术，结合工作流日志中的数据属性，来挖掘出影响工作流实例路由的决策规则。决策树是一种有效的机器学习方法，能够通过学习数据集构建一个模型，这个模型可以用来预测新的实例将遵循哪条路径。在实际应用中，挖掘决策规则可能会遇到诸如数据质量、异常值、重复活动和隐藏活动等问题。对此，作者们提出了相应的解决算法，以克服这些挑战。 文章进一步通过测试程序对提出的算法进行了验证，结果显示该算法能准确地挖掘出决策规则。这表明该方法在理解和改进工作流程中的决策过程方面具有实际价值。测试结果的可靠性是关键，因为它证明了算法的有效性，并为进一步的实际部署提供了信心。 关键词涉及的过程挖掘是数据分析的一种方法，用于从已完成的工作流实例中提取有价值的信息，以便改进工作流程。决策挖掘则专注于发现影响决策过程的规则。隐藏活动指的是在工作流日志中可能不明显或未记录的活动，而重复活动是指在流程中可能多次出现的相同任务。决策树和决策规则是数据挖掘中的核心工具，用于建立因果关系模型，帮助决策者理解哪些因素导致特定的流程决策。 这篇文章的研究对于理解复杂工作流系统的行为，识别潜在的效率问题，以及制定更智能的自动化决策策略具有重要意义。通过从工作流日志中提取决策规则，企业可以更好地监控和优化其业务流程，提高运营效率，并减少不必要的成本。这种方法也适用于其他需要分析和优化流程的领域，如公共服务、制造业和医疗保健等。