前言
第1章 Petri網(wǎng)基礎(chǔ)知識
1.1 Petri網(wǎng)相關(guān)知識及性質(zhì)
1.1.1 Petri網(wǎng)的基本概念
1.1.2 Petri網(wǎng)的性質(zhì)
1.2 行為輪廓的相關(guān)知識及性質(zhì)
1.2.1 行為輪廓的定義
1.2.2 行為輪廓的相關(guān)性質(zhì)
第2章 過程挖掘
2.1 過程挖掘概述
2.1.1 過程發(fā)現(xiàn)
2.1.2 一致性檢測
2.1.3 模型優(yōu)化
2.2 過程模型的建模語言
2.2.1 YAWL
2.2.2 變遷系統(tǒng)
2.2.3 BPMN
2.2.4 Petri網(wǎng)
2.2.5 工作流網(wǎng)
2.3 過程挖掘的方法
第3章 基于行為依賴關(guān)系的過程挖掘
3.1 基于行為依賴關(guān)系的過程挖掘概述
3.2 基于日志自動機的形態(tài)學片段過程模型挖掘
3.2.1 動機例子
3.2.2 基本概念
3.2.3 基于日志自動機的形態(tài)學片段挖掘過程模型方法
3.2.4 實例分析
3.2.5 基于形態(tài)學片段過程模型的建立
3.3 不完整日志下的結(jié)構(gòu)塊過程模型挖掘
3.3.1 基本概念
3.3.2 動機例子
3.3.3 基于結(jié)構(gòu)塊的不完整日志挖掘方法
3.3.4 實例分析
3.4 業(yè)務(wù)流程的時延預(yù)測多類型隊列挖掘
3.4.1 基于不同類別的隊列系統(tǒng)進行時延預(yù)測
3.4.2 實例分析
3.5 基于接口變遷的模塊網(wǎng)挖掘
3.5.1 動機例子
3.5.2 基本概念
3.5.3 基于接口變遷逐步挖掘模塊網(wǎng)
3.6 基于模塊行為輪廓的過程模型挖掘
3.6.1 基本概念
3.6.2 動機例子
3.6.3 基于腰事件的過程模型挖掘方法
3.6.4 實例分析
3.7 基于行為特征網(wǎng)的過程模型分解挖掘
3.7.1 動機例子
3.7.2 基本概念
3.7.3 過程模型的分解挖掘算法
3.7.4 實例分析
第4章 基于間接依賴關(guān)系的過程挖掘
4.1 基于間接依賴關(guān)系的過程挖掘概述
4.2 基于擬間接依賴的過程挖掘分析
4.2.1 基本概念
4.2.2 基于擬間接依賴的流程挖掘分析方法
4.2.3 實例分析
4.3 基于間接繼承的過程挖掘
4.3.1 基本概念
4.3.2 基于活動集群的間接繼承過程模型挖掘方法
4.3.3 實例分析
4.4 基于擬間接依賴的過程挖掘
4.4.1 基本概念
4.4.2 基于擬間接依賴的過程模型挖掘方法
4.4.3 實例分析
4.5 業(yè)務(wù)流程中的擬間接依賴挖掘
4.5.1 基本概念
4.5.2 基于擬間接依賴關(guān)系挖掘隱變遷的方法
4.5.3 實例分析
第5章 交互業(yè)務(wù)流程挖掘
5.1 基于特征網(wǎng)的交互過程模型挖掘
5.1.1 研究動機
5.1.2 基本概念
5.1.3 基于特征網(wǎng)挖掘過程模型
5.1.4 實例分析
5.2 基于模型合并的過程挖掘
5.2.1 基本概念
5.2.2 基于模型合并的挖掘方法
5.2.3 實例分析
5.3 基于接口變遷的模塊網(wǎng)挖掘
5.3.1 研究動機
5.3.2 基本概念
5.3.3 基于接口變遷逐步挖掘模塊網(wǎng)
5.3.4 實例分析
5.4 融合特征網(wǎng)與模塊網(wǎng)的業(yè)務(wù)流程挖掘
5.4.1 研究動機
5.4.2 基本定義
5.4.3 模塊網(wǎng)
5.4.4 特征網(wǎng)
5.4.5 模塊網(wǎng)與特征網(wǎng)的融合
5.4.6 實例分析
第6章 基于業(yè)務(wù)流程結(jié)構(gòu)的隱變遷挖掘
6.1 隱變遷挖掘概述
6.2 基于事件活動捆綁挖掘隱變遷
6.2.1 基本概念
6.2.2 隱變遷的挖掘
6.2.3 案例分析
6.3 基于域挖掘業(yè)務(wù)流程隱變遷
6.3.1 基本概念
6.3.2 基于域挖掘業(yè)務(wù)流程隱變遷的方法
6.3.3 實例分析
6.4 基于塊結(jié)構(gòu)的過程模型隱變遷挖掘
6.4.1 基礎(chǔ)知識
6.4.2 基于塊結(jié)構(gòu)挖掘隱變遷的方法
6.4.3 案例分析
6.5 基于流程樹切挖掘業(yè)務(wù)流程隱變遷
6.5.1 基本概念
6.5.2 流程樹切挖掘業(yè)務(wù)流程隱變遷的算法
6.5.3 實例分析
第7章 基于Petri網(wǎng)行為關(guān)系的隱變遷挖掘
7.1 基于Petri網(wǎng)行為輪廓從事件日志中挖掘隱變遷
7.1.1 動機例子
7.1.2 基本概念
7.1.3 基于Petri網(wǎng)行為輪廓從事件日志中挖掘隱變遷的方法
7.1.4 挖掘不可見任務(wù)的算法
7.1.5 實例分析
7.2 基于Petri網(wǎng)行為輪廓挖掘業(yè)務(wù)流程隱變遷
7.2.1 基本概念
7.2.2 基于行為輪廓挖掘隱變遷的方法
7.2.3 案例分析
7.2.4 仿真實驗
7.3 基于Petri網(wǎng)概率行為關(guān)系挖掘隱變遷模型
7.3.1 研究動機
7.3.2 基本概念
7.3.3 基于概率行為關(guān)系挖掘帶有隱變遷的模型
7.3.4 實例分析
第8章 過程模型優(yōu)化分析
8.1 過程模型優(yōu)化概述
8.2 基于執(zhí)行日志的業(yè)務(wù)流程挖掘優(yōu)化
8.2.1 基礎(chǔ)知識
8.2.2 基于Petri網(wǎng)行為輪廓的基本結(jié)構(gòu)
8.2.3 業(yè)務(wù)流程挖掘優(yōu)化算法
8.2.4 實例分析
8.3 基于片段適配的業(yè)務(wù)模型的優(yōu)化
8.3.1 研究動機
8.3.2 基本概念
8.3.3 基于Petri網(wǎng)優(yōu)化交互過程模型
8.3.4 實例仿真分析
8.3.5 片段適配優(yōu)化分析
8.3.