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qq_21994369 2019-03-21 08:15:34

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遗传挖掘算法有两个，第一个是在2007年由A. K. A. de Medeiros提出（Genetic Miner，我们称之为遗传挖掘算法1.0），是在Petri网上进行的，第二个是在2014年J. C. A. M. Buijs提出（我们称之为遗传挖掘算法2.0，Evolutionary Tree Miner），在Process Tree上提出的。接下来，我们将详细地介绍这两种算法，并说明这两种算法的不同之处。 1.背景介绍已有的过程发现算法在挖掘包含非平凡结构（non-trivi...

Heuristic Miner（启发式挖掘算法）是在2003年被A.J.M.M. Weijters 所提出来，并在2006年进行完善，是一种继α算法之后又一经典的过程发现算法，接下来，我们将详细地介绍这一算法。 1.背景介绍现代的工作流管理系统是由显式的过程模型驱动的，也就是说，为了制定给定的工作流过程，需要一个完全指定的工作流设计。创建工作流设计是一个复杂的耗时的过程，通常，实际的工作流过程和管理层所感知的过程之间存在差异。因此，提出了一种可重新发现(rediscovering)工作流模型的技术.

Alpha算法是最早应用于过程挖掘的过程发现算法，在2002年被过程挖掘之父Wil van der Aalst提出，后续并被很多研究学者所完善，提出了一系列的扩展alpha算法，比如alpha+、Tsinghua-alpha、alpha++、alpha#、alpha$和alpha*。接下来，我们将详细地介绍这一系列算法。 1.背景介绍在过去的十年（上世纪90年代）中，工作流管理的概念和技术已经应用于许多企业信息系统中。Staffware、IBM MQSeries、COSA等工作流管理系统为结构化业.

Inductive Miner（归纳式挖掘）是目前已有的过程发现算法中最先进的一种算法，在2013年由sander提出，他是一种基于过程树的算法，并在上面衍生了各种变体算法，比如Inductive Miner-Infrequency, Inductive Miner-Lifecycle等，接下来，我们就详细地介绍这个基本的Inductive Miner算法。 1.背景介绍已有过程发现算法比较发现算法代表性算法可重新发现性 fitness soundness 其.

一、数据挖掘和数据分析概述数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数...

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