基于混合人工免疫算法的流程挖掘事件日志融合方法

流程挖掘是流程管理和数据挖掘交叉领域中的一个研究热点.在实际业务环境中，流程执行的数据往往分散记录到不同的事件日志中，需要将这些事件日志融合成单一事件日志文件，才能应用当前基于单一事件日志的流程挖掘技术.然而，由于流程日志间存在着执行实例的多对多匹配关系、融合所需信息可能缺失等问题，导致事件日志融合问题具有较高的挑战性.对事件日志融合问题进行了形式化定义，指出该问题是一个搜索优化问题，并提出了一种基于混合人工免疫算法的事件日志融合方法：以启发式方法生成初始种群，以人工免疫系统的克隆选择理论作为基础，通过免疫进化获得"最佳"的融合解，从而支持包含多对多的实例匹配关系的日志融合；考虑两个实例级别的因素??流程执行路径出现的频次和流程实例间的时间匹配关系，分别从"量"匹配和"时间"匹配两个维度来评价进化中的个体；通过设置免疫记忆库、引入模拟退火机制，保证新一代种群的多样性，减少进化早熟几率.实验结果表明：该方法能够实现多对多的实例匹配关系的事件日志融合的目标，相对于随机方法生成初始种群，启发式方法能够加快免疫进化的速度.另外，针对利用分布式技术提高事件日志融合性能，探讨了大规模事件日志分布式融合中的数据划分问题