后继任务驱动的新型过程挖掘算法：χ-算法

本文主要探讨了一种创新的基于后继任务的过程挖掘算法，称为χ-算法。过程挖掘是信息技术领域的一个关键应用，目标是通过分析信息系统产生的事件日志来揭示隐藏在业务流程中的规律和模式，从而支持流程改进和优化。传统的过程挖掘往往受限于单一类型的事件数据，如活动执行、开始和结束时间等，而χ-算法则引入了一个新的视角——后继任务，这是事件日志中的一个重要元素，它表示一个活动完成后紧接着进行的下一个活动。 χ-算法的优势在于它的灵活性和准确性。它不仅能直接从后继任务关系中挖掘出因果依赖，即明确的前后顺序，如A活动必须在B活动之后发生，这对应于显式依赖。更重要的是，它还能识别隐式依赖，这种依赖源自非自由选择结构，即尽管没有硬性规定，但实践中通常遵循的一种隐含流程。这种能力使得χ-算法能够处理复杂的流程模型，如SWF（Service-oriented Workflow）网络，其中包含了丰富的并行和序列结构。 χ-算法进一步扩展了挖掘范围，不仅适用于标准的SWF网络，还包括带隐式依赖的非SWF网络，以及那些处理不当或存在隐式库（可能表示某些活动的选择取决于其他条件）的工作流网络。这种通用性使得χ-算法在实际工作中具有广泛的应用潜力，可以应用于诸如业务流程再造、服务流程优化、异常检测等各种场景。 χ-算法的提出是对过程挖掘技术的重要补充，它通过引入后继任务这一新颖的事件类型，提升了过程建模的精确性和适应性，为深入了解和优化组织内部的工作流程提供了强大的工具。同时，由于其对复杂流程模型的处理能力，该算法对于企业提升效率，减少冗余和错误具有显著的价值。因此，对于任何关注工作流管理和过程优化的组织来说，理解和掌握χ-算法都是至关重要的。