支持流程建模的工作流重复任务识别和噪声日志检测方法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 重复任务检测 | 第11-12页 |
| 1.2.2 噪声日志检测 | 第12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第15-27页 |
| 2.1 工作流 | 第15-17页 |
| 2.1.1 工作流与工作流管理系统 | 第15页 |
| 2.1.2 工作流参考模型 | 第15-17页 |
| 2.2 Petri网 | 第17-18页 |
| 2.3 工作流网 | 第18-20页 |
| 2.4 工作流挖掘 | 第20-24页 |
| 2.4.1 α-算法 | 第21页 |
| 2.4.2 α-扩展算法 | 第21-22页 |
| 2.4.3 区域理论算法 | 第22页 |
| 2.4.4 遗传算法 | 第22-24页 |
| 2.5 流程挖掘工具 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于关系矩阵的工作流重复任务检测方法 | 第27-42页 |
| 3.1 基本概念 | 第27-29页 |
| 3.1.1 问题描述 | 第27-28页 |
| 3.1.2 相关定义 | 第28-29页 |
| 3.2 基于关系矩阵的重复任务检测方法 | 第29-36页 |
| 3.2.1 算法框架 | 第29-30页 |
| 3.2.2 标记特殊结构事件 | 第30-34页 |
| 3.2.3 日志事件划分 | 第34-35页 |
| 3.2.4 日志事件聚类 | 第35-36页 |
| 3.3 实验分析 | 第36-41页 |
| 3.3.1 实验准备 | 第36-38页 |
| 3.3.2 实验分析 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于依赖关联度的噪声日志过滤方法 | 第42-56页 |
| 4.1 问题描述 | 第42-43页 |
| 4.2 依赖关联性 | 第43-47页 |
| 4.2.1 现有关联性度量方法 | 第43-44页 |
| 4.2.2 混合关联度 | 第44-47页 |
| 4.3 噪声日志过滤 | 第47-50页 |
| 4.4 实验分析 | 第50-55页 |
| 4.4.1 实验准备 | 第50-53页 |
| 4.4.2 实验分析 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来工作 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录 | 第63-64页 |
| 详细摘要 | 第64-65页 |
