%0 Journal Article
%T 不完备日志的过程挖掘算法
%A 叶剑虹
%A 易科
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2017
%X 摘要 算法能够在日志不完备的情况下，首先构造初始依赖图，根据依赖图所需满足的消极边约束条件，直接删除禁止的边，对于消极路径约束，需要针对约束关系进行分类以删除因果值最小的边.对于积极边约束，可直接添加所需的边，但对于积极路径约束，还需进一步计算出权值最优的路径以添加到模型中.为使构造出的网结构更吻合原始模型，随后还通过绑定操作生成一个支持原有日志轨迹的因果网.算法通过对消极的约束关系分类，减少了对消极约束的处理，同时在积极约束上采用权值更新最优算法提高效率.绑定操作可以进一步帮助我们约束网模型的行为，减少非原始日志轨迹的生成.整个挖掘算法，比已有的算法在效率上有显著提升，同时新增了一些对复杂约束条件的处理能力
%K 依赖图
%K 因果网模型
%K 消极约束
%K 积极约束
%K 日志
%K 挖掘
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract4213.shtml