一种新的工作流频繁闭合模式挖掘算法
频繁模式挖掘中Apriori、FP-Growth和Eclat算法的实现和对比（Python实现）
频繁模式挖掘中Apriori、FP-Growth和Eclat算法的实现和对⽐（Python实现）最近上数据挖掘的课程，其中学习到了频繁模式挖掘这⼀章，这章介绍了三种算法，Apriori、FP-Growth和Eclat算法；由于对于不同的数据来说，这三种算法的表现不同，所以我们本次就对这三种算法在不同情况下的效率进⾏对⽐。
从⽽得出适合相应算法的情况。
GitHub：（⼀）算法原理其中相应的算法原理在之前的博客中都有⾮常详细的介绍，这⾥就不再赘述，这⾥给出三种算法⼤概的介绍但是这⾥给出每个算法的关键点：1.1 Apriori算法：限制候选产⽣发现频繁项集重要性质：频繁项集所有⾮空⼦集也⼀定是频繁的。
主要步骤：1. 连接2. 剪枝特点：需要多次扫描数据库，对于⼤规模数据效率很低！1.2 FP-Growth算法通过模式增长挖掘频繁模式主要步骤：1. 构建频繁模式树2. 构造条件模式基3. 挖掘频繁模式特点：两次扫描数据库，采⽤分治的策略有效降低搜索开销1.3 Eclat算法使⽤垂直格式挖掘频繁项集主要步骤：1. 将数据倒排{ item：TID_set }2. 通过求频繁k项集的交集来获取k+1项集特点：仅需要⼀次扫描数据库，TID集合很长的话需要消耗⼤量的内存和计算时间（⼆）算法实现由于各个博客给出的算法实现并不统⼀，⽽且本⼈在实现《机器学习实战》中FP-Growth算法的时候发现，在在创建FP-Tree时根据headTable中元素的⽀持度顺序的排序过程中，这个地⽅的排序⽅法写的有问题，当在模式稠密时，具有很多⽀持度相同的项集，书中的代码并没有考虑着⼀点，所以如果遇到⽀持度相同的项集那个就会出现⼀定的随机性，导致建树过程出错，最后的频繁项集结果会偏⼩，因此这⾥对改错误进⾏了纠正，在⽀持度相同时，添加了按照项集排序的规则，这样建⽴的FP-Tree才完全正确。
1.1 Apriori算法实现：1# -*- coding: utf-8 -*-2'''3@author: Infaraway4@time: 2017/4/15 12:545@Function:6'''789def init_c1(data_set_dict, min_support):10 c1 = []11 freq_dic = {}12for trans in data_set_dict:13for item in trans:14 freq_dic[item] = freq_dic.get(item, 0) + data_set_dict[trans]15# 优化初始的集合，使不满⾜最⼩⽀持度的直接排除16 c1 = [[k] for (k, v) in freq_dic.iteritems() if v >= min_support]17 c1.sort()18return map(frozenset, c1)192021def scan_data(data_set, ck, min_support, freq_items):22"""23计算Ck中的项在数据集合中的⽀持度，剪枝过程24 :param data_set:25 :param ck:26 :param min_support: 最⼩⽀持度27 :param freq_items: 存储满⾜⽀持度的频繁项集28 :return:29"""30 ss_cnt = {}31# 每次遍历全体数据集32for trans in data_set:33for item in ck:34# 对每⼀个候选项集，检查是否是 term中的⼀部分（⼦集），即候选项能否得到⽀持35if item.issubset(trans):36 ss_cnt[item] = ss_cnt.get(item, 0) + 137 ret_list = []38for key in ss_cnt:39 support = ss_cnt[key] # 每个项的⽀持度40if support >= min_support:41 ret_list.insert(0, key) # 将满⾜最⼩⽀持度的项存⼊集合42 freq_items[key] = support #43return ret_list444546def apriori_gen(lk, k):47"""48由Lk的频繁项集⽣成新的候选项集连接过程49 :param lk: 频繁项集集合50 :param k: k 表⽰集合中所含的元素个数51 :return: 候选项集集合52"""53 ret_list = []54for i in range(len(lk)):55for j in range(i+1, len(lk)):56 l1 = list(lk[i])[:k-2]57 l2 = list(lk[j])[:k-2]58 l1.sort()59 l2.sort()60if l1 == l2:61 ret_list.append(lk[i] | lk[j]) # 求并集62# retList.sort()63return ret_list646566def apriori_zc(data_set, data_set_dict, min_support=5):67"""68 Apriori算法过程69 :param data_set: 数据集70 :param min_support: 最⼩⽀持度，默认值 0.571 :return:72"""73 c1 = init_c1(data_set_dict, min_support)74 data = map(set, data_set) # 将dataSet集合化，以满⾜scanD的格式要求75 freq_items = {}76 l1 = scan_data(data, c1, min_support, freq_items) # 构建初始的频繁项集77 l = [l1]78# 最初的L1中的每个项集含有⼀个元素，新⽣成的项集应该含有2个元素，所以 k=279 k = 280while len(l[k - 2]) > 0:81 ck = apriori_gen(l[k - 2], k)82 lk = scan_data(data, ck, min_support, freq_items)83 l.append(lk)84 k += 1 # 新⽣成的项集中的元素个数应不断增加85return freq_itemsView Code1.2 FP-Growth算法实现：1）FP_Growth⽂件：在create_tree()函数中修改《机器学习实战》中的代码：############################################################################################## # 这⾥修改机器学习实战中的排序代码：ordered_items = [v[0] for v in sorted(local_data.items(), key=lambda kv: (-kv[1], kv[0]))]##############################################################################################1# -*- coding: utf-8 -*-2"""3@author: Infaraway4@time: 2017/4/15 16:075@Function:6"""7from DataMining.Unit6_FrequentPattern.FP_Growth.TreeNode import treeNode8910def create_tree(data_set, min_support=1):11"""12创建FP树13 :param data_set: 数据集14 :param min_support: 最⼩⽀持度15 :return:16"""17 freq_items = {} # 频繁项集18for trans in data_set: # 第⼀次遍历数据集19for item in trans:20 freq_items[item] = freq_items.get(item, 0) + data_set[trans]2122 header_table = {k: v for (k, v) in freq_items.iteritems() if v >= min_support} # 创建头指针表23# for key in header_table:24# print key, header_table[key]2526# ⽆频繁项集27if len(header_table) == 0:28return None, None29for k in header_table:30 header_table[k] = [header_table[k], None] # 添加头指针表指向树中的数据31# 创建树过程32 ret_tree = treeNode('Null Set', 1, None) # 根节点3334# 第⼆次遍历数据集35for trans, count in data_set.items():36 local_data = {}37for item in trans:38if header_table.get(item, 0):39 local_data[item] = header_table[item][0]40if len(local_data) > 0:41############################################################################################## 42# 这⾥修改机器学习实战中的排序代码：43 ordered_items = [v[0] for v in sorted(local_data.items(), key=lambda kv: (-kv[1], kv[0]))]44############################################################################################## 45 update_tree(ordered_items, ret_tree, header_table, count) # populate tree with ordered freq itemset46return ret_tree, header_table474849def update_tree(items, in_tree, header_table, count):50'''51 :param items: 元素项52 :param in_tree: 检查当前节点53 :param header_table:54 :param count:55 :return:56'''57if items[0] in in_tree.children: # check if ordered_items[0] in ret_tree.children58 in_tree.children[items[0]].increase(count) # incrament count59else: # add items[0] to in_tree.children60 in_tree.children[items[0]] = treeNode(items[0], count, in_tree)61if header_table[items[0]][1] is None: # update header table62 header_table[items[0]][1] = in_tree.children[items[0]]63else:64 update_header(header_table[items[0]][1], in_tree.children[items[0]])65if len(items) > 1: # call update_tree() with remaining ordered items66 update_tree(items[1::], in_tree.children[items[0]], header_table, count)676869def update_header(node_test, target_node):70'''71 :param node_test:72 :param target_node:73 :return:74'''75while node_test.node_link is not None: # Do not use recursion to traverse a linked list!76 node_test = node_test.node_link77 node_test.node_link = target_node787980def ascend_tree(leaf_node, pre_fix_path):81'''82遍历⽗节点，找到路径83 :param leaf_node:84 :param pre_fix_path:85 :return:86'''87if leaf_node.parent is not None:88 pre_fix_path.append(leaf_)89 ascend_tree(leaf_node.parent, pre_fix_path)909192def find_pre_fix_path(base_pat, tree_node):93'''94创建前缀路径95 :param base_pat: 频繁项96 :param treeNode: FP树中对应的第⼀个节点97 :return:98'''99# 条件模式基100 cond_pats = {}101while tree_node is not None:102 pre_fix_path = []103 ascend_tree(tree_node, pre_fix_path)104if len(pre_fix_path) > 1:105 cond_pats[frozenset(pre_fix_path[1:])] = tree_node.count106 tree_node = tree_node.node_link107return cond_pats108109110def mine_tree(in_tree, header_table, min_support, pre_fix, freq_items):111'''112挖掘频繁项集113 :param in_tree:114 :param header_table:115 :param min_support:116 :param pre_fix:117 :param freq_items:118 :return:119'''120# 从⼩到⼤排列table中的元素，为遍历寻找频繁集合使⽤121 bigL = [v[0] for v in sorted(header_table.items(), key=lambda p: p[1])] # (sort header table) 122for base_pat in bigL: # start from bottom of header table123 new_freq_set = pre_fix.copy()124 new_freq_set.add(base_pat)125# print 'finalFrequent Item: ',new_freq_set #append to set126if len(new_freq_set) > 0:127 freq_items[frozenset(new_freq_set)] = header_table[base_pat][0]128 cond_patt_bases = find_pre_fix_path(base_pat, header_table[base_pat][1])129 my_cond_tree, my_head = create_tree(cond_patt_bases, min_support)130# print 'head from conditional tree: ', my_head131if my_head is not None: # 3. mine cond. FP-tree132# print 'conditional tree for: ',new_freq_set133# my_cond_tree.disp(1)134 mine_tree(my_cond_tree, my_head, min_support, new_freq_set, freq_items)135136137def fp_growth(data_set, min_support=1):138 my_fp_tree, my_header_tab = create_tree(data_set, min_support)139# my_fp_tree.disp()140 freq_items = {}141 mine_tree(my_fp_tree, my_header_tab, min_support, set([]), freq_items)142return freq_itemsView Code2）treeNode对象⽂件1# -*- coding: utf-8 -*-2'''3@author: Infaraway4@time: 2017/3/31 0:145@Function:6'''789class treeNode:10def__init__(self, name_value, num_occur, parent_node):11 = name_value # 节点元素名称12 self.count = num_occur # 出现的次数13 self.node_link = None # 指向下⼀个相似节点的指针，默认为None14 self.parent = parent_node # 指向⽗节点的指针15 self.children = {} # 指向孩⼦节点的字典⼦节点的元素名称为键，指向⼦节点的指针为值1617def increase(self, num_occur):18"""19增加节点的出现次数20 :param num_occur: 增加数量21 :return:22"""23 self.count += num_occur2425def disp(self, ind=1):26print'' * ind, , '', self.count27for child in self.children.values():28 child.disp(ind + 1)View Code1.3 Eclat算法实现1# -*- coding: utf-8 -*-2"""3@author: Infaraway4@time: 2017/4/15 19:335@Function:6"""78import sys9import time10 type = sys.getfilesystemencoding()111213def eclat(prefix, items, min_support, freq_items):14while items:15# 初始遍历单个的元素是否是频繁16 key, item = items.pop()17 key_support = len(item)18if key_support >= min_support:19# print frozenset(sorted(prefix+[key]))20 freq_items[frozenset(sorted(prefix+[key]))] = key_support21 suffix = [] # 存储当前长度的项集22for other_key, other_item in items:23 new_item = item & other_item # 求和其他集合求交集24if len(new_item) >= min_support:25 suffix.append((other_key, new_item))26 eclat(prefix+[key], sorted(suffix, key=lambda item: len(item[1]), reverse=True), min_support, freq_items)27return freq_items282930def eclat_zc(data_set, min_support=1):31"""32 Eclat⽅法33 :param data_set:34 :param min_support:35 :return:36"""37# 将数据倒排38 data = {}39 trans_num = 040for trans in data_set:41 trans_num += 142for item in trans:43if item not in data:44 data[item] = set()45 data[item].add(trans_num)46 freq_items = {}47 freq_items = eclat([], sorted(data.items(), key=lambda item: len(item[1]), reverse=True), min_support, freq_items)48return freq_itemsView Code（三）试验阶段：这样我们就统⼀了三种算法的调⽤以及返回值，现在我们可以开始试验阶段了，我们在试验阶段分别根据最⼩⽀持度阈值和数据规模的变化来判断这三种算法的效率：⾸先我们先统⼀调⽤者三个算法：1def test_fp_growth(minSup, dataSetDict, dataSet):2 freqItems = fp_growth(dataSetDict, minSup)3 freqItems = sorted(freqItems.iteritems(), key=lambda item: item[1])4return freqItems567def test_apriori(minSup, dataSetDict, dataSet):8 freqItems = apriori_zc(dataSet, dataSetDict, minSup)9 freqItems = sorted(freqItems.iteritems(), key=lambda item: item[1])10return freqItems111213def test_eclat(minSup, dataSetDict, dataSet):14 freqItems = eclat_zc(dataSet, minSup)15 freqItems = sorted(freqItems.iteritems(), key=lambda item: item[1])16return freqItems然后实现数据规模变化的效率改变1def do_experiment_min_support():23 data_name = 'unixData8_pro.txt'4 x_name = "Min_Support"5 data_num = 15006 minSup = data_num / 678 dataSetDict, dataSet = loadDblpData(open("dataSet/" + data_name), ',', data_num)9 step = minSup / 5 # #################################################################10 all_time = []11 x_value = []12for k in range(5):1314 x_value.append(minSup) # ################################################################# 15if minSup < 0: # #################################################################16break17 time_fp = 018 time_et = 019 time_ap = 020 freqItems_fp = {}21 freqItems_eclat = {}22 freqItems_ap = {}23for i in range(10):24 ticks0 = time.time()25 freqItems_fp = test_fp_growth(minSup, dataSetDict, dataSet)26 time_fp += time.time() - ticks027 ticks0 = time.time()28 freqItems_eclat = test_eclat(minSup, dataSetDict, dataSet)29 time_et += time.time() - ticks030 ticks0 = time.time()31 freqItems_ap = test_apriori(minSup, dataSetDict, dataSet)32 time_ap += time.time() - ticks033print"minSup :", minSup, " data_num :", data_num, \34" freqItems_fp:", len(freqItems_fp), " freqItems_eclat:", len(freqItems_eclat), " freqItems_ap:", len(35 freqItems_ap)36print"fp_growth:", time_fp / 10, " eclat:", time_et / 10, " apriori:", time_ap / 1037# print_freqItems("show", freqItems_eclat)38 minSup -= step # #################################################################39 use_time = [time_fp / 10, time_et / 10, time_ap / 10]40 all_time.append(use_time)41# print use_time42 y_value = []43for i in range(len(all_time[0])):44 tmp = []45for j in range(len(all_time)):46 tmp.append(all_time[j][i])47 y_value.append(tmp)48 plot_pic(x_value, y_value, data_name, x_name)49return x_value, y_valueView Code然后实现最⼩⽀持度变化的效率改变1def do_experiment_data_size():23 data_name = 'kosarakt.txt'4 x_name = "Data_Size"5 data_num = 20000067 step = data_num / 5 # #################################################################8 all_time = []9 x_value = []10for k in range(5):11 minSup = data_num * 0.01012 dataSetDict, dataSet = loadDblpData(open("dataSet/"+data_name), '', data_num)13 x_value.append(data_num) # #################################################################14if data_num < 0: # #################################################################15break16 time_fp = 017 time_et = 018 time_ap = 019 freqItems_fp = {}20 freqItems_eclat = {}21 freqItems_ap = {}22for i in range(2):23 ticks0 = time.time()24 freqItems_fp = test_fp_growth(minSup, dataSetDict, dataSet)25 time_fp += time.time() - ticks026 ticks0 = time.time()27 freqItems_eclat = test_eclat(minSup, dataSetDict, dataSet)28 time_et += time.time() - ticks029 ticks0 = time.time()30# freqItems_ap = test_apriori(minSup, dataSetDict, dataSet)31# time_ap += time.time() - ticks032print"minSup :", minSup, " data_num :", data_num, \33" freqItems_fp:", len(freqItems_fp), " freqItems_eclat:", len(freqItems_eclat), " freqItems_ap:", len(freqItems_ap) 34print"fp_growth:", time_fp / 10, " eclat:", time_et / 10, " apriori:", time_ap / 1035# print_freqItems("show", freqItems_eclat)36 data_num -= step # #################################################################37 use_time = [time_fp / 10, time_et / 10, time_ap / 10]38 all_time.append(use_time)39# print use_time4041 y_value = []42for i in range(len(all_time[0])):43 tmp = []44for j in range(len(all_time)):45 tmp.append(all_time[j][i])46 y_value.append(tmp)47 plot_pic(x_value, y_value, data_name, x_name)48return x_value, y_valueView Code同时为了观察⽅便，我们需要对三种算法返回的结果进⾏绘图1# -*- coding: utf-8 -*-2"""3@author: Infaraway4@time: 2017/4/16 20:485@Function:6"""78import matplotlib.pyplot as plt91011def plot_pic(x_value, y_value, title, x_name):12 plot1 = plt.plot(x_value, y_value[0], 'r', label='Kulc') # use pylab to plot x and y13 plot2 = plt.plot(x_value, y_value[1], 'g', label='IR') # use pylab to plot x and y14# plot3 = plt.plot(x_value, y_value[2], 'b', label='Apriori') # use pylab to plot x and y15 plt.title(title) # give plot a title16 plt.xlabel(x_name) # make axis labels17 plt.ylabel('value ')18 plt.legend(loc='upper right') # make legend1920 plt.show() # show the plot on the screenView Code将两个部分统⼀执⾏：1if__name__ == '__main__':23# x_value, y_value = do_experiment_min_support()4# x_value, y_value = do_experiment_data_size()5# do_test()（四）实验结果分析：本次实验我们主要从以下⼏个⽅⾯来讨论三种算法的效率：数据规模⼤⼩最⼩⽀持度阈值长事物数据模式的稠密性4.1 数据规模⼤⼩：数据集：unxiData8规模：900-1500Min_support = 1/30时 Min_support = 1/20时数据集：kosarakt规模：6000-10000Min_support = 1/50 Min_support = 1/80 Min_support = 1/100结论：⼀般情况下，数据规模越⼤，使⽤Apriori算法的效率越低，因为该算法需要多次扫描数据库，当数据量越⼤时，扫描数据库带来的消耗越多。
挖掘滑动窗口中的数据流频繁项算法
挖掘滑动窗口中的数据流频繁项算法随着互联网和大数据时代的到来，数据量的增加让数据处理变得越来越复杂，因此频繁项集挖掘成为了一项非常重要的数据挖掘技术。
频繁项集挖掘的一种实现方式就是滑动窗口中的数据流频繁项算法，本文将详细介绍这种算法的原理和实现。
一、滑动窗口中的数据流频繁项算法的原理滑动窗口中的数据流频繁项算法是一种流式数据挖掘方法，它通过维护一个滑动窗口来处理动态数据流。
滑动窗口是指在一个固定的时间段内，能够容纳一定数量的数据，当时间推移时，窗口会向后移动一个固定的步长，将新的数据插入到窗口的最后，同时将窗口的第一个数据删除，这样就保证了窗口中的数据始终是最新的。
滑动窗口中的数据流频繁项算法主要是基于Apriori算法的改进。
Apriori算法是一种从数据集中发现频繁项集的算法，其基本思想是通过逐层扫描数据集来实现频繁项集挖掘。
但是Apriori算法不适用于处理动态数据流，因为数据流是不断变化的，频繁项集也在不断变化中。
因此，我们需要一种能够处理动态数据流的改进算法。
滑动窗口中的数据流频繁项算法通过维护一个滑动窗口，对窗口内的数据进行频繁项集挖掘。
算法的核心思想是每次新读入一个数据时，都要对窗口内的数据进行一次频繁项集挖掘，并更新频繁项集的统计信息。
具体实现中首先要对窗口内的数据进行预处理，对所有项进行标号，然后对窗口内的所有事务进行扫描，以判断其中是否包含频繁项集。
然后统计出窗口内每个项的频数，并将它们插入到一个哈希表中。
接下来，我们可以使用Apriori算法来识别频繁项集。
由于滑动窗口中的数据流频繁项算法需要频繁地更新频繁项集的统计信息，因此，在实现中需要考虑如何有效地维护这些信息，以保证算法的时间和空间效率。
二、滑动窗口中的数据流频繁项算法的实现滑动窗口中的数据流频繁项算法的实现涉及到许多细节问题，下面我们将简要介绍一些关键的实现技巧。
1. 预处理项在滑动窗口中的数据流频繁项算法中，对所有项进行标号是一个非常关键的步骤。
频繁序列模式挖掘算法pbwl算法
频繁序列模式挖掘算法PBWL算法1. 简介频繁序列模式挖掘是数据挖掘领域中的一项重要任务，它用于发现数据集中频繁出现的序列模式。
序列模式是指在一个时间序列数据集中，经常以特定顺序出现的事件或行为。
PBWL（Prefix-Based Window Level）算法是一种用于频繁序列模式挖掘的有效算法。
它通过将时间序列划分为窗口，并使用前缀树来存储和搜索频繁序列模式。
本文将详细介绍PBWL算法的原理、步骤和优势，并通过示例说明其应用和效果。
2. PBWL算法原理2.1 窗口划分PBWL算法首先将时间序列划分为多个窗口，每个窗口包含固定数量的事件或行为。
窗口大小可以根据实际需求进行调整。
2.2 前缀树构建接下来，PBWL算法使用前缀树（Prefix Tree）来存储和搜索频繁序列模式。
前缀树是一种多叉树结构，其中每个节点表示一个事件或行为，路径表示事件之间的顺序关系。
2.3 频繁序列模式挖掘PBWL算法通过遍历每个窗口，将窗口中的事件序列插入到前缀树中。
在插入过程中，PBWL算法会记录每个节点的计数信息，以便后续的频繁模式挖掘。
当所有窗口都被处理完毕后，PBWL算法从前缀树中提取频繁序列模式。
频繁序列模式是指在整个时间序列数据集中经常出现的序列。
3. PBWL算法步骤PBWL算法的主要步骤如下：1.将时间序列划分为多个窗口，确定窗口大小和滑动步长。
2.初始化前缀树，并设置根节点。
3.遍历每个窗口：–将窗口中的事件序列插入到前缀树中。
–更新前缀树节点的计数信息。
4.从前缀树中提取频繁序列模式：–使用深度优先搜索（DFS）遍历前缀树。
–对于每个节点，检查其计数是否满足最小支持度要求。
–对于满足要求的节点，将其作为频繁序列模式输出。
4. PBWL算法优势PBWL算法相对于其他频繁序列模式挖掘算法具有以下优势：•高效性：PBWL算法通过窗口划分和前缀树存储结构，减少了搜索的空间和时间复杂度，提高了算法的效率。
一种工作流管理系统新模型的研究与实现
第20卷第3期烟台大学学报(自然科学与工程版)Vol .20No .32007年7月Journa l of Y antai University (Na tural Science and Enginee ring Editi on)Jul .2007 文章编号:1004-8820(2007)03-0200-05 收稿日期6 作者简介胡光(),男,山东莱州人,讲师,研究方向面向对象与组件技术一种工作流管理系统新模型的研究与实现胡 光,任满杰(烟台大学计算机学院,山东烟台264005)摘 要:在分析传统企业管理系统应用局限性的基础上,讨论了工作流的基本概念.针对目前工作流管理系统在描述能力和跨平台性不强等方面的问题,以工作流管理系统参考模型为依据,提出了一个基于J2EE 的工作流管理系统新模型.该模型采用分层架构分解复杂的业务流程,提高了系统的描述能力和跨平台能力.通过一个实例证明,该系统模型能够适应信息管理系统业务过程的不断重组问题,提高了应用系统开发效率.关键词:J2EE;工作流管理系统;模型;工作流引擎中图分类号:TP311 文献标识码:A 传统企业开发管理信息系统主要是针对专门的实际应用,业务管理范围窄,更新速度慢,难以适应其他企业的管理信息系统.随着用户需求的多样化,企业为了提高自身的竞争力,需要不断对其业务过程进行重组,优化业务逻辑,以达到提高生产效率的目的.采用经典的信息管理系统模型开发现代企业管理信息系统,已经远远不能适应目前复杂的企业业务过程.近年来,工作流技术的提出缓解了传统管理系统业务流程臃肿的问题,它所具有的协调技术决定了其在复杂业务的信息过程中将发挥重要的作用[1].采用工作流技术作为核心开发的业务管理系统可以按照企业的具体需求快速生成应用软件系统,并且在客户业务过程中根据需要进行业务流程重组.这只是优化了传统企业管理系统难以解决的复杂化问题,但现代企业管理信息系统不再是只面向企业内部功能,更多的是面向市场,面向客户.目前市场上的工作流管理系统模型大多数描述能力和跨平台能力有限,很难适应软件系统移植性和扩展性的特点.针对这种情况,本文利用J2EE 体系结构结合MVC (Model 2V iew 2Contr olle r )设计模式灵活性的特点,提出了一个基于J2EE 的工作流管理系统新模型,更大程度上挖掘了工作流技术的潜力,提高了软件系统的描述能力和跨平台能力.经过分析证明能很好地满足企业复杂工作流管理需求.1 工作流管理系统参考模型最初工作流是针对日常工作中具有固定程序的活动而提出的一个概念,其目的是通过将一个具体的工作分解成多个任务、角色,按照一定的规则和过程来约束这些任务的执行和监控,以提高企业管理系统水平.根据工作流联盟(W F MC )的定义,工作流是一类能够完全或者自动执行的管理过程,它根据一系列过程规则、文档、信息或任务能够在不同的执行者之间进行传递与执行.工作流管理系统是一个软件系统,它完成工作流的定义和管理,并按照预先定义好的工作逻辑完成工作流实例的执行.工作流技术是流程建模和流程管理的核心,为了实现工作流技术的标准化和开放性,使得不同的工作流管理系统之间能够进行信息交换和协作,W F MC 提出了一个共性的工作流管理系统参考模型[1,2],如图1所示.:200-09-21:1974-:. 第3期胡 光,等:一种工作流管理系统新模型的研究与实现图1 工作流管理系统参考模型Fig.1 R efe rence model of workflo w m anagement s ystemW F MC提出的工作流管理系统模型是一个具有广泛意义的参考模型,针对不同的企业管理信息系统,软件开发商都会在此基础上对其进行改动.目前许多工作流管理系统模型是为企业应用而应用,很少考虑软件性能的优化与软件功能的移植性,因此在模型描述上都采用自己专门的工具对其进行开发,从软件工程角度来说就是对模型的描述能力过低.另外,许多工作流管理系统参考模型对复杂业务流程的建模能力及业务流程之间的交互能力有限,很难满足跨平台的分布操作和复杂业务信息化的要求,使得软件产品的市场销售能力不高.为了更好地实现工作流管理系统的目标领域,采用目前软件领域较为成熟的J2EE架构,结合MVC三层设计模式建立一种新的工作流管理系统模型,并使用Java、X ML及W eb服务技术对其进行实现,以激发工作流技术的优越性.2 工作流管理系统新模型在工作流管理系统参考模型的基础上,建立一个基于J2EE架构的三层工作流管理系统新模型.J2EE是一个完善的技术体系,由一整套服务(Services)、应用程序接口(AP Is)和协议组成,因此能充分利用J2EE框架所提供的所有优势,通过使用和扩展工作流管理系统所提供的类库和配置文档创建业务管理系统,使因业务流程、组织结构等变化引起的系统开发工作变得简单、快捷和直接[3] 工作流管理系统体系结构按照标准体系结构,三层逻辑分别为数据表示层、业务逻辑层和数据访问逻辑层.将其应用在工作流管理系统模型中可以分为客户逻辑层、工作流管理逻辑层和数据存储逻辑层.其体系结构如图2所示.图2 工作流管理系统体系结构Fig.2 Architecture of workflo w m anagement s ystem通过将模型采用分层架构进行开发,能够将复杂的工作流建模过程简化,使组件开发与系统管理相分离.程序员只集中精力投入组件的业务逻辑开发而不用关心系统管理逻辑,真正实现了数据逻辑的封装.把J2EE标准体系结构与工作流管理系统模型结合起来,可以充分发挥J2EE 多层架构的优势,客户逻辑层主要面向用户,要求界面简洁,操作方便,因此本层可由美工人员来完成而不涉及程序逻辑.数据存储逻辑层主要完成数据库存储结构的建模,负责底层数据的管理,要求数据库能够适应异构系统的特点,因此可由数据库管理员来完成.工作流管理逻辑层是整个管理系统的中间件,它起到承上启下的作用,主要由程序员来完成整体开发.这种将业务逻辑与底层数据分离的做法,使得应用可以适应不同分布系统的需要,增加了系统的可移植性和可扩充性.客户逻辑层包括管理员用户和普通用户.管理员用户通过W eb应用界面和工作流建模工具可以完成对工作流管理系统的建模和管理,普通用户则通过W eb应用界面实现一般功能上的工作流任务.工作流管理逻辑层实现工作流管理系统的主要功能,是整个系统模型的核心中间件.它主要由两大部分组成:流程建模部分和工作流执行管理部分在流程建模部分,管理员用户使用流程建模工具对实际业务流程分析、建模,将要处理的业务流程转换为工作流管理层逻辑在工作流执行管102.2.1J2EE ..烟台大学学报(自然科学与工程版)第20卷 理部分,布署运行环境执行工作流管理层逻辑,当一个工作流执行时,工作流执行管理逻辑创建一个或多个工作流引擎,解释流程定义并创建流程实例,生成实际工作项并监控工作流的执行状态.数据存储逻辑层完成整个工作流管理系统的过程定义数据和应用数据的存取.过程定义数据库存储建模结果,采用X ML描述建模过程,由于X ML文档具有灵活的数据组织方式及独立于各种操作平台的特点,更利于其在分布式和异构环境中使用,提高工作流管理系统的描述能力.应用数据库存储业务数据,通过JDBC与EJB、应用服务器进行数据交互,完成工作流管理逻辑层的数据服务.2.2 工作流建模工作流的建模方法是否得当决定了在任意情况下定义工作流流程是否清晰,是否满足用户在建模过程中所提出的各种要求.目前工作流的建模方法很多,用户可以采用可视化建模工具进行建模,一般情况下使用活动图的方式进行描述[4].在J2EE架构支持下,过程建模采用B/S方式实现,采用MVC模式进行设计,过程由EJB容器实施.充分考虑到活动图中的每一个建模元素,使各元素之间的联系保持结构清晰,实现方便.用户在可视化建模工具下可以直观地创建流程、修改流程和保存流程,同时对流程进行合法性检查:检查流程的跳转、事务的定义是否正确、流程的结构是否完整等.最后将定义好的流程以X ML文档的方式保存,这样可以在其他工作流管理系统模型中继续使用.2.3 工作流引擎工作流引擎是整个工作流管理系统模型的核心,它工作在工作流管理逻辑层,主要进行解释流程定义;控制流程实例的创建、激活、挂起及终止等;控制顺序或并行操作,控制实例生存周期及解释参与者等;提供用户交互接口,确定工作项给用户并提醒用户工作到达;维护工作流控制数据及相关数据,给应用程序或用户传递工作流相关数据的接口;提供激活外部应用程序和链接工作流相关数据的接口;为管理员用户提供监控、管理和数据分析、跟踪等为了实现工作流引擎的创建,本文充分利用体系中B容器组件的优势,将消息驱动B作为业务逻辑的可重用组件.由于EJB容器在支持事务处理、可扩展性及安全性方面提供了强大的功能,因此本文利用EJB容器实现工作流引擎,由消息驱动Bean提供发送信息和接受信息的异步方法接口,设计出了基于关系数据库的轻量级工作流引擎.服务器按照过程定义生成工作流实例,根据工作流实例中所包含的工作流对象状态做相应的处理,处理过程中还需要读取组织结构的信息,然后生成工作项存入数据库.它是基于Java技术的应用组件,因此可移植性强.工作项管理器主要保存用户的工作状态,维护工作日志,并执行工作流项目的生命周期.它是工作流引擎实现的维护管理器,在异常情况下依据工作日志可恢复正常状态.任务表对事务进行集中存储,每个用户都有单独的工作项存储事务.集中存储便于整个管理系统在模块组织结构上形成层次化,同时每个用户只能看到与自己相关的事务,既增加了安全性,又提高了工作效率.将实时事务以X ML文档的形式进行描述存储是目前较为灵活的方式.监控器是用户非常需要的工作状态监视器,用户可以用来监控工作流的执行状态,解锁发生死锁的工作流,防止系统出现不可逆转的运行时错误.3 模型的实现与分析3.1 模型的实现结合军内某连队的办公自动化系统中基于本模型的人事业务流程为例说明该模型的应用实现.部队人事业务流程的显著特点是人员或机构变化频繁,业务系统可能不断地进行改动、扩展或重复,这就意味着信息管理系统要不断地进行业务重组和流程优化.本模型的研究与设计恰好可以适应该系统的特点,在事务发生变化时,仅通过修改数据就可以适应用户的新需求,而不需对程序的代码进行修改.目前企业人事管理系统也呈现业务变化频繁的现象,如果将此模型移植到企业级应用开发中,也利于企业事务适应不断重组的特点.因此本文提出的模型具有比较广泛的通用性.3 角色的定义 对人事业务流程分析可抽象出与连队职务对应的角色,而不是针对特定的人来分配角色在配置文件2202.J2EE EJ ean .1.1.Engine/Participant 第3期胡 光,等:一种工作流管理系统新模型的研究与实现m ap.x m l中一一声明,系统自动对每一角色分配与名称对应的存储单元来存储工作项.3.1.2 业务流程的描述 根据本模型描述业务流程或直接编辑模型的X ML文档,考虑到系统实现的重用性,在本业务流程中使用顺序和选择模式.在描述模型时使用<sequence>…</se2 quence>定义工作项分配次序,使用<participant ref="initiator"filte r="f or m1"/>定义工作项被传递的对象,采用O r acle数据库完成人员档案存储的功能.部分核心代码如下:<sequence> <pa rticipant ref="inintiat or"filter=" for m1"/> <pa rticipant ref="security"filter=" for m2"/> <if><equals field-va lue="sendTo" other-V alue="rel_pers on"/> <!--then--><partic i pant ref ="rel_person"filte r="f or m4"/> <!--else--> <sequence> <if><equals field-value=" sendTo"other-V alue="m ajor_leader"/> <!--then--><participant ref="m aj or_leader"filter="f or m3"/> <!--e lse--><participant ref="principal"filter="f or m3"/> </if> </sequence> </if></sequence>3.1.3 用户权限的定义 在配置文件Worklist/ Pass word.x m l中定义用户角色及使用权限,便于系统的管理和开发,当人员发生变动时只需给用户重新分配角色即可.3.1.4 系统运行由管理员启动流程并激活工作流系统,工作流引擎将模型实例化,依据定义传递工作项.运行时,由X ML文件描述模型间各过程节点的传递关系,实现业务数据的控制.工作流引擎使用监控系统实时检测运行情况,并对系统进行实时优化3 模型的分析对复杂的工作流管理系统进行分层描述后,不同层的过程定义间要进行交互才可实现完整功能.对于一个工作流程来说,最容易发生变化的就是任务.当任务发生时,与其相关的流程节点也会发生变化.在模型设计时充分考虑到这点,将流程节点进行封装,从而减少需求变化对系统所造成的影响.在本文工作流管理系统模型的实现过程中, MVC设计模式提供了分层管理服务的机制,使得复杂问题在逻辑分工上变得简单并且相互不干扰.Java技术提供了跨平台的语言编程工具,X ML 文档的使用大大提高了系统模型的描述能力. J2EE技术提供了企业计算所必须的服务如事务、安全及消息服务等[5],J2EE平台可以帮助工作流管理系统解决数据持久化、工作流事务处理及可扩充性等方面的问题,从而使系统能够适应管理系统业务过程的不断重组,提高了应用效率.在实际信息管理系统开发中,利用该模型实现企业应用可以通过W eb浏览器提供人机交互界面,增强系统的可访问性,真正实现瘦客户端.将MVC模式中EJB、JSP和Servlet有机结合运行于J2EE容器中,提供了跨平台机制.采用X ML描述系统模型,支持复杂的工作流控制机制,从而使工作流系统的开发只须关注业务逻辑和表示逻辑即可,从而增强系统的可扩展性,降低开发成本.4 结 论在基于W F MC的参考模型基础上,提出了一个基于J2EE平台的工作流管理系统新模型.该模型是在应用客户提出需求方案的前提下进行设计的,因此实用性强,并且已经在某人事管理系统中实施.经过模拟验证,该模型可以移植到其他企业管理信息系统应用中,充分体现了良好的可移植性、可重用性和强描述能力.今后还可以对该模型进行改进,将工作流中间件与应用系统进一步融合,提高软件系统的开发效率.参考文献:[1] 范玉顺,罗海滨,林慧萍,等.工作流管理技术基础[M].北京:清华大学出版社,2001.[] 罗海滨,范玉顺,吴澄工作流综述[]软件学报, ,()8[3] 付松龄,谭庆平基于的分布式工作流管理系302. .22.J. 2000117:99-907..J2E E烟台大学学报(自然科学与工程版)第20卷 统方案[J].计算机应用,2003,23(8):117-120.[4] M artin F.Analysis Pa tte rns2R eus able O bjec t M ode ls [M].Bost on:Bost on Addiso m2We sley Publishe r,1997.[5] Stephani e B,Eric A,Da le G,e t a l.The J2EE Tut orial[E B/OL].http://java.sun.co m/docs/books/j2eetut o ria l/ index.ht m l,2002.11.6.Resea r ch and I m plem en t on a New M odel of W or kflow M anagem en t Syste mHU Guang,R EN Man2jie(School of Co mput e r,Yanta i Uni ve rsit y,Yant a i264005,China)Ab str a c t:Ba sed on ana lyzing the li m itati on of traditi onal enter p rise m anage m ent syste m s,the concept of workflow is discussed.I n allusion to the pr oblem of low descripti on and c r oss pla tf or m ability in curr ent wor k2 fl ow m anage m ent syste m,a new model based on J2EE of wor kfl ow m anage m ent syste m is p resented according to the r eference mode l of workfl ow m anage ment syste m.The model can disassemble co mp lex busine ss fl ow u2 sing hier a r chy a r chitec tur e and can i mpr ove both description and cr oss2p latf or m ability of the syste m.An ex2 ample is pr ovided t o pr ove that the mode l can adap t f or continued reasse m bly of busine ssp r ocedure in inf or m a2 ti on m anage m ent syste m and can i mp r ove develop ing effic iency of a pp lica ting syste m.Ke y w o r d s:J2EE;wor kfl ow m anage m ent system;mode l;workfl ow engine(责任编辑 柳瑞雪) 402。
流程挖掘算法
流程挖掘算法
流程挖掘算法是指通过对现有数据进行分析和挖掘，自动抽取出其中隐藏的业务流程模型。
流程挖掘算法主要应用于业务过程管理、工作流管理、信息系统安全等领域，可以帮助企业更好地理解和优化业务流程，提高工作效率和业务水平。
常见的流程挖掘算法包括基于规则的方法、基于机器学习的方法、基于统计模型的方法等。
基于规则的方法是通过定义一些前提条件和后续动作，来推导出业务流程中的某些模式。
基于机器学习的方法则是通过对大量现有数据进行分析和学习，来自动挖掘出其中的业务流程模型。
基于统计模型的方法则是通过对数据进行统计分析，来发现其中的规律和模式，从而抽取出业务流程模型。
流程挖掘算法在实际应用中，可以帮助企业发现业务流程中的潜在问题和瓶颈，从而及时采取措施进行调整和优化。
同时，流程挖掘算法还可以帮助企业自动化业务流程的管理，从而提高工作效率和质量。
总之，流程挖掘算法是一种非常实用的数据分析和挖掘工具，可以帮助企业更好地理解和优化业务流程，提高工作效率和业务水平。
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boa算法原理
boa算法原理
Boa算法是一种基于图论的数据挖掘算法，主要用于大规模数据的分析和管理。
该算法的基本原理可以概括为以下几点：
1. 构建交易图
Boa算法首先将原始数据转化为一个交易图，其中每个节点代表一个数据项，每条边表示两个数据项出现在同一个事务中的频率。
通过构建这样的交易图，可以方便地对数据进行关联规则的挖掘，发现经常出现在一起的数据项。
2. 去除低频项
为了提高算法的效率，在构建交易图的过程中，Boa算法会去除低频项，即只出现几次的数据项。
这样可以缩小交易图的规模，减少计算量。
3. 基于闭合项集的挖掘
Boa算法使用闭合项集的概念对数据进行挖掘。
闭合项集是指一个频繁项集，其中任意一个子集都是频繁的。
通过挖掘闭合项集，可以快速获取频繁项集的信息，进而发现不同数据项之间的关联关系。
4. 基于分支定界的剪枝策略
为了进一步提高算法的效率，Boa算法采用了基于分支定界的剪枝策略。
该策略通过估计每个频繁项集的上限和下限来剪枝，减少计算的复杂度，提高算法的效率。
5. 并行计算
Boa算法可以通过并行计算的方式加速运算速度，降低对计算资源的要求。
通过并行计算，可以将计算任务分割成多个子任务，同时进行处理，提高运算速度。
总的来说，Boa算法通过利用图论和分支定界等技术，对大规模数据进行关联规则的挖掘，可以在有效地管理和分析大规模数据的同时，发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
数据分析知识：数据挖掘中的频繁模式挖掘
数据分析知识：数据挖掘中的频繁模式挖掘数据挖掘中的频繁模式挖掘数据挖掘是一个复杂的过程，需要从庞大的数据集中提取出有价值的信息，这些信息可以用于业务分析、决策支持、市场营销等方面。
而频繁模式挖掘，就是在大量数据中寻找频繁出现的组合，从而发现数据集中的一些结构、规律和特征，帮助人们更好地理解数据，作出可靠的决策。
本文将介绍频繁模式挖掘的概念、算法和应用，并探讨其在实践中的优势和不足之处。
一、频繁模式挖掘的概念频繁模式挖掘是数据挖掘中的一种技术，它通过数据集中的项集来寻找频繁出现的组合，从而发现数据集中的一些规律、结构和特征。
在频繁模式挖掘中，一个项集是指包含若干个属性（或特征）的集合，而频繁项集指在数据集中出现频率较高的项集。
举个例子，某超市的销售数据表格中，每一行代表一次购物，每一列代表某种商品，如果某些商品常常同时被购买，那么这些商品就组成了一个频繁项集。
对于频繁项集的挖掘，可以应用一些经典的算法，如Apriori算法、FP-growth算法等。
这些算法可以从数据集中提取出频繁项集，并进行支持度和置信度的计算，从而评估每个项集的重要性和关联性。
而支持度指项集在数据集中出现的概率，而置信度则是指在包含某项集的条件下，另一个项集出现的概率。
二、频繁模式挖掘的算法1、Apriori算法Apriori算法是频繁项集挖掘领域中的经典算法，它最早由R. Agrawal和R. Srikant于1994年提出。
该算法是基于Apriori原理的，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集必须也是频繁的。
具体而言，Apriori算法的流程包括：（1）对数据集中的单个项进行扫描，统计每个项的出现次数，得到一个项集L1；（2）对于项集L1中的每一项，计算其支持度，只保留支持度大于等于设定阈值minsup的项，得到一个新的项集L2；（3）对于项集L2中的每两个项，判断它们是否能够组合成一个新的项集，如果满足条件，则进行计数，并得到一个新的项集L3；（4）重复第二步和第三步，直到无法生成新的项集为止。
流程挖掘技术概述与发展趋势
流程挖掘技术概述与发展趋势引言随着信息化时代的到来，日常生活中的许多活动都已经数字化，并且高度依赖复杂的信息系统。
这些系统涉及的流程往往非常复杂，包括多个环节、多个参与者以及大量的数据处理。
为了提高流程的效率和质量，流程挖掘技术应运而生。
本文将对流程挖掘技术进行概述，并探讨其发展趋势。
什么是流程挖掘技术流程挖掘技术是从大量的日志数据中提取有用信息的过程，目的是揭示和分析流程的特征、规律和问题。
流程挖掘技术可以帮助组织了解其内部的业务流程，发现并解决潜在的问题，提高效率和质量。
流程挖掘技术的主要方法流程挖掘技术主要包括以下几种方法：1. 流程模型提取流程模型提取是从日志数据中提取出流程模型的过程。
流程模型可以用来描述和表示流程的各种特征和规律，帮助组织了解流程的组成和运行情况。
2. 流程模型发现流程模型发现是在没有事先定义模型的情况下，从日志数据中自动推导出流程模型的过程。
这种方法可以帮助组织发现隐藏在日志数据中的流程模式和规律。
3. 流程模型验证流程模型验证是对已有的流程模型进行验证和优化的过程。
通过验证，可以发现流程中的潜在问题，进行改进和优化。
4. 流程模型增强流程模型增强是在已有流程模型的基础上，通过添加额外的信息来改进其质量和效率。
流程模型增强可以通过添加规则、限制和约束等方式来达到目的。
流程挖掘技术的发展趋势随着大数据和人工智能技术的发展，流程挖掘技术也得到了广泛的应用和发展。
以下是流程挖掘技术的一些发展趋势：1. 自动化和智能化未来的流程挖掘技术将更加自动化和智能化。
通过使用机器学习和深度学习等技术，可以从海量的数据中自动提取和挖掘有用的信息，不再需要人为干预和调整。
2. 实时流程挖掘随着信息系统的发展和实时数据的产生，实时流程挖掘将成为一个重要的发展方向。
实时流程挖掘可以帮助组织及时发现并解决流程中的问题，提高效率和质量。
3. 多模态数据挖掘未来的流程挖掘技术将更加注重多模态数据的挖掘。
FCIM:一种新的闭模式挖掘算法
FCIM：一种新的闭模式挖掘算法
李世松;柴晓辉;宋顺林
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2007(043)033
【摘要】闭模式挖掘在关联规则挖掘算法中获得了较广的应用,提出一种新的挖掘频繁闭项目集的算法,该算法可以充分利用挖掘过程中已获取的信息,直接使用FP-Tree产生闭项目集,实验结果表明该算法是有效的.
【总页数】4页(P180-183)
【作者】李世松;柴晓辉;宋顺林
【作者单位】江苏大学,计算机科学与通信工程学院,江苏,镇江,212013;商丘师范学院,计算机科学系,河南,商丘,476000;江苏大学,计算机科学与通信工程学院,江苏,镇江,212013
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.一种新的频繁闭项目集挖掘算法 [J], 张亮;任永功;付玉
2.一种高效的闭频繁模式挖掘算法 [J], 谭军;卜英勇;杨勃
3.NPLWAP:一种新的Web序列模式挖掘算法 [J], 林维仲;张东站
4.一种新的频繁模式挖掘算法 [J], 叶海琴;廖利;王意锋;张爱玲
5.一种新的基于时空轨迹的汇合模式挖掘算法 [J], 杨宇;吉根林;赵斌;黄潇婷
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基于简单Petri网和gSpan算法的业务流程频繁结构挖掘
（ １ ． 北 京科技大 学 东凌经济 管理 学院 ， 北京 １ ０ ０ ０ ８ ３ ； ２ ． 北京大学光华管理学院博士后流动站 中国民生银行博士后工作站， 北京 １ ０ ０ ０ ３ １ ）
［ 摘 要］ 针 对 业 务 流 程 的 结构 特 性 ． 提 出 了将 图结 构 数据 挖 掘 算 法应 用 于业 务 流程 模 型 的 思 想 ， 具 体将 ｇ Ｓ ｐ ａ ｎ算 法应 用 于 简单 Ｐ ｅ ｔ ｒ ｉ 网模 型 ． 提 出 简单 Ｐ ｅ ｔ ｒ ｉ 网有 向 图化 和 ｄ — ｇ Ｓ ｐ ａ ｎ算 法 的 可 实践 方 法 ， 实现 了业 务 流 程 频繁 子 结 构挖 掘 。论 文 最后
［ 中图分类号 】Ｔ Ｐ ３ ９ １
１
［ 文献标识码 ］１ ３ ） ０ ２ － ０ ０ ７ ６ － ０ ５
引 言 面优化频繁子结构 ． 从而把握庞大业务流程 中的核心环节 ． 以 提 业务流程的结构化特征 ． 描述 了 业 务 规 则 、 文档 、 信 息、 资源 高 整 体 业 务 流 程 效率 和 任 务 在业 务 流程 的结 构 框 架 中传 输 、 流动。［ １ 传 统 数 据挖 掘方 本 研 究 的理 论 意义 在 于 ： 业 务 流程 频 繁 结 构 可 以用 来 刻 画 业 法 面 向特 定 分析 而 专 门建 立 的主 题 数据 ．不涉 及 业务 流 程 的 结构 务 流 程 的结 构 特 性 ． 依 据 结 构 特 性 区分 不 同 的 业 务 流 程 集 合 ． 是 特 性 近 年 兴 起 的 “ 工作流挖掘” （ Ｗｏ ｒ ｋ ｌ ｆ ｏ ｗ Ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ） ｔ Ｅ Ｎ 是 基 于工 依 据 结 构 特 性 对 业务 流程 进 行 分 类 和 聚类 的基 础 Ｓ ｐ ａ ｎ算 法 分 析 作 流 日志 挖 掘工 作 流 模 型 。 而 不 考 虑 已有 业 务 流 程 结 构 特 性 。 ［ ２ ］ ２ 频 繁 子 图模 式挖 掘 算 法— —ｇ
工作流日志中的工作流模式图挖掘技术研究
文 献标 志码 ：Ａ
文章 编 号 ：１０ — ６ ５ ２ ０ ） ｌ ０ ０ — ３ ０ １ ３９ （０ ８ ０ 一 １ ５ ０
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｒ ｆｏ ｓ ｈ ｍａ ｍｉ ｉ ｇ ｆｏ ｗｏ ｋ ｏ ｌ ｇ ｓ ａ ｃ ｆｗｏ ｋ ｗ ｃ ｅ ｎ ｎ ｒ ｍ ｒ ｆ ｗ ｏ ｓ ｌ ｌ
活 动 问 的同 步 、 发 等 关 系 ， 可 称 之 为 过 程 中 活 动 问 的 局 部 并 也
ＷＥ ｉ ｉｇ一．Ｚ Ａ ｉ ｉ ｇ Ｎ Ｙ— ｎ ｐ Ｈ Ｏ Ｙ—ａ ｊｎ
（ ．ｃｏｌｆＭａｈｍ ｔｓ＆ Ｃｍ ｕｉｇＳｉ ｃ ， ． ｎｗｅｇ ｒ ａ ｏａ ｒ，Ｈ ｎ ｎＵ ｉ ｒｔ ｏ ｃ ｎｅ＆ Ｔｃｎ ｌ ｙ ｉｎ ｔｎＨ ｎ ｎ ａＳｈ ｏ ｏ ｔｅ ａｉ ｃ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅ ｂ Ｋ ｏ ｌ ｅＧｉ Ｌ ｂｒｔ ｙ ｕ ａ ｎｖ ｓｙ ｆＳｉ ｃ ｎ ｅ ｄ ｄ ｏ ｅ ｉ ｅ ｅ ｏｏ ．Ｘａ ｇａ ｕ ａ ｈ ｇ
ｎ ｔ ｒ ． Ｔｈ ｓ ｐ ｐ ｒｄ ｓ ｕ ｓ ｄ ｈｅ ｔｃ ｉ ｅ ｆｓ ｈｅ ａ ｍ ｉｉ ｇ， ａ ａ ｙ ｅ ｈ ｈａｌｎｇｎ ｒ ｂｌｍｓ ｉ ｖ ｌｅ ｎ ｔａ ｉ ｒ — ａｕｅ ｉ ａ ｅ ｉｃ ｓ ｅ ｔ ｅ ｈｎｑｕ ｓ ｏ ｃ ｍ ｎ ｎ ｎ ｌ ｚ ｄ ｔ ｅ ｃ ｌｅ ｉｇ ｐ ｏ ｅ ｎ ｏｖ ｄ ｉ ｉ ｎｄ ｎｔｏ ｄｕ ｅ ｎ ａ ｇ ｒｔｍ ｆｓ ｈｅ ｎｎ ｃ ｄ ａ ｌｏ ｉｈ ｏ ｃ ｍａ ｍｉ ｉｇ．
１ 问题 定 义
为了便于介绍 ， 先简要描述要解决 的主要 问题 。相关 的一 些符号定 义如下 ：
ａ Ｐ表示 一个 过 程 。 ）
传递 、 执行 。在过去 的十年里 ， 工作 流技术在 工作 流管理系统 、
工作流挖掘：一种新型工作流自动化建模方法
［ ｙｗｏｄ ］Ｗｏｋｌｗ ｍｏ ｅｉｇ Ｗｏｋ ｏ ｍｉｉｇ Ｗｏｋｌｗｌｇ； —ｅ Ｋｅ ｒ ｓ ｒｆ ｄｌ ； ｒｆ ｗ ｎｎ ； ｒｆ ｓｗＦｎｔ ｏ ｎ ｌ ｏ ｏ
工作 流是 一类能够完全 或部 分 自动执 行的经营过程…，
它通过定义活动间的相互关系实现业务过程的 自动化集成 和
中圈分类号一 Ｐ９ Ｔ３１
工作 流挖 掘
擅
种新 型工作 流 自动化 建模 方法
李 燕 ，冯玉强
（ 哈尔滨工业大学管理学院管理科学与工程系 ，哈尔滨 １０ ０ ） ５０ １
要 ：为解决传统 工作流建模 方式主观性强 、效率低 以及成 本高 等问题 ，出现一种从工作流 日志中 自动化推导工作流模型 的建模方法 ，
维普资讯
第３ ３卷 第 ４期
Ｖ１ ３ ｏ． ３
・
计
算
机
工ห้องสมุดไป่ตู้
程
２０ ０ ７年 ２月
Ｆ ｂ ｕ ｒ ０ ７ ｅ ｒ ａ ｙ２ ０
Ｎｏ． ４
Ｃｏ ｐ ｔ ｒＥｎ ｉ ｅ ｒ ｎ ｍ ｕ ｅ ｇｎ ｅ ｉ ｇ
博 士论文 ・
文章缩号： ０ｏ—４８ ｏ７ ４ ｏｏ ３ 文献标识 Ａ １ｏ＿３２（ｏ） —ｏ２—ｏ ２ ｏ 码：
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数据挖掘中的关联规则与频繁项集挖掘算法
数据挖掘中的关联规则与频繁项集挖掘算法在当今信息爆炸的时代，随着数据规模的不断增加，数据挖掘技术越来越受到重视。
数据挖掘是一种从大量数据中提取隐含的、以前未知的、潜在有用的信息的过程。
数据挖掘技术可以帮助企业和机构更好地理解其数据，发现其中的规律和模式，并据此做出合理的决策。
在数据挖掘中，关联规则与频繁项集挖掘算法是两个重要的技术，本文将对它们进行详细介绍。
一、关联规则关联规则是数据挖掘中常用的一种技术，用于发现数据中的关联关系。
关联规则通常用来描述数据之间的相关性，并找出一些隐藏的规律和关系。
它可以被应用于很多领域，例如市场营销、医疗诊断、天气预测等。
一个典型的关联规则可以表示为“A→B”，意思是当事件A发生时，事件B也会发生。
其中A和B可以是单个项或者项集。
1.找出频繁项集在关联规则挖掘中，首先需要找出频繁项集。
频繁项集是指经常出现在一起的一组项的集合。
找出频繁项集有多种算法，其中最著名的是Apriori算法和FP-growth算法。
Apriori算法是一种基于候选集生成的方法，它通过不断迭代的方式来找出频繁项集。
而FP-growth 算法则是一种基于数据压缩的方法，它通过构建FP树来高效地发现频繁项集。
2.计算关联规则在找出频繁项集之后，接下来需要计算关联规则。
计算关联规则的方法通常有两种，一种是基于支持度和置信度的方法，另一种是基于卡方检验的方法。
支持度是指一个项集在数据集中出现的频率，而置信度是指如果项集A出现，则项集B也出现的概率。
通过对支持度和置信度的限定，可以筛选出符合要求的关联规则。
3.应用关联规则找出关联规则之后，可以将其应用于实际业务中。
例如在市场营销中，可以根据关联规则来设计促销活动；在医疗诊断中，可以根据关联规则来发现疾病的潜在因素。
因此，关联规则在实际应用中具有广泛的价值。
二、频繁项集挖掘算法频繁项集挖掘算法是数据挖掘中的一种重要技术，它用来找出在数据集中频繁出现的项集。
流程挖掘算法
流程挖掘算法介绍流程挖掘算法是一种通过分析已有的过程数据来提取隐含在其中的流程模型的方法。
它可以帮助我们理解和优化现有的业务流程，并为未来的决策提供指导。
本文将介绍流程挖掘算法的基本概念、常用方法和应用场景。
基本概念在开始介绍流程挖掘算法之前，我们先来了解一些基本概念。
1.事件日志(Event Log): 事件日志是记录了一系列事件发生的顺序和时间的数据集合。
每个事件可以包含多个属性，如事件标识符、时间戳和事件类型等。
2.有向图(Directed Graph): 有向图是由一组节点和一组有向边构成的图结构。
每个节点代表一个事件，每条有向边代表事件之间的因果关系。
3.流程模型(Process Model): 流程模型是对业务流程的抽象表示。
它可以是有向图、Petri网或其他形式的图结构。
流程模型描述了事件之间的关系和约束。
常用方法现在我们来介绍一些常用的流程挖掘算法。
基于频繁项集的方法基于频繁项集的方法通过统计事件序列中频繁出现的事件集合来挖掘流程模型。
常用的算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
1.Apriori算法: Apriori算法是一种经典的频繁项集挖掘算法。
它通过逐层搜索来发现频繁项集。
在流程挖掘中，可以将每个事件作为项，将事件序列作为事务集合，从而应用Apriori算法来挖掘频繁事件集合。
2.FP-growth算法: FP-growth算法是一种高效的频繁项集挖掘算法。
它通过构建一棵FP树来压缩数据集，并利用树结构来快速挖掘频繁项集。
在流程挖掘中，可以将每个事件作为项，将事件序列作为事务集合，从而应用FP-growth算法来挖掘频繁事件集合。
基于有向图的方法基于有向图的方法通过分析事件之间的因果关系来挖掘流程模型。
常用的算法包括Alpha算法和Heuristics Miner算法。
1.Alpha算法: Alpha算法是一种基于有向图的流程挖掘算法。
它通过构建一张有向图来表示事件之间的因果关系。
基于频繁项集挖掘最大频繁项集和频繁闭项集
基于频繁项 集挖掘最 大频 繁项 集和频繁 闭项 集
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大 频繁 项 集组 合 生成 频 繁 闭项 集 。 该 类 算 法 的提 出 ， 关联 规 则 的精 简提 供 了一 种 新 的解 决 方 法。 为 关键 词 ： 大 频繁 项 集 ； 繁 闭 项 集 ； 繁 项 集 ； 最 频 频 关联 规 则
ＤＯＩ１ ． ７ ￣ｉ ｎ１０ — ３ １ ０ ８ ８０ ９ 文章编 号：０ ２ ８ ３ （０ ８ ２ — １６ ０ 文献标识码 ： 中图分类号 ：Ｐ １ ：０３ ８ ．ｓ． ２ ８ ３ ． ０ ． ． ７ ｓ ０ ２ ２ ４ １ ０ — ３ １２ ０ ）８ ０ ４ — ３ Ａ Ｔ ３１
基于频繁模式挖掘的特征抽取方法探索
基于频繁模式挖掘的特征抽取方法探索在当今信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，如何从海量数据中提取有价值的特征成为了一个重要的问题。
特征抽取是机器学习和数据挖掘领域中的一个关键步骤，它的目标是从原始数据中提取出具有代表性和区分性的特征，以便于后续的模式识别和分类任务。
传统的特征抽取方法主要基于统计学原理和人工设计，但随着数据规模的增大和复杂性的提高，这些方法往往面临着效率低下和无法应对高维数据的问题。
因此，研究者们开始探索一些新的特征抽取方法，其中基于频繁模式挖掘的方法逐渐引起了人们的关注。
频繁模式挖掘是一种从大规模数据集中发现频繁项集或关联规则的技术。
在特征抽取中，频繁模式挖掘可以被看作是一种寻找数据中重复出现的模式的方法。
通过挖掘频繁模式，我们可以发现数据中的潜在规律和关联性，从而将其作为特征进行抽取。
频繁模式挖掘的过程可以分为两个主要步骤：生成候选项集和计算支持度。
在生成候选项集的过程中，算法会利用一些启发式方法来搜索数据中的可能频繁项集。
而在计算支持度的过程中，算法会统计每个候选项集在数据中出现的频率，以确定其是否为频繁项集。
基于频繁模式挖掘的特征抽取方法可以分为两类：基于频繁项集的方法和基于关联规则的方法。
基于频繁项集的方法主要关注的是数据中频繁出现的项集，将其作为特征进行抽取。
而基于关联规则的方法则更加注重项集之间的关联性，通过挖掘关联规则来抽取特征。
在实际应用中，基于频繁模式挖掘的特征抽取方法具有一定的优势。
首先，它可以自动发现数据中的重要模式和关联性，避免了人工设计特征的主观性和局限性。
其次，通过挖掘频繁模式，我们可以得到更加紧凑和有代表性的特征集合，从而降低了后续模型训练和分类的复杂度。
然而，基于频繁模式挖掘的特征抽取方法也存在一些挑战和限制。
首先，频繁模式挖掘算法的时间和空间复杂度较高，特别是在处理大规模和高维数据时。
其次，频繁模式挖掘往往只能发现数据中的局部模式，对于全局模式的挖掘能力有限。
一种利用行为包含的流程模型挖掘方法
第18卷第5期2018年5月黑龙江工业学院学报JOURNAL OF HEILONGJIANG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Vol.18 No. 5 May 2018文章编号:2096 - 3874(2018)05 - 0077 - 08一种利用行为包含的流程模型挖掘方法段瑞，方欢(安徽理工大学数学与大数据学院，安徽淮南232001)摘要：业务流程模型管理是一个企业高效运行的必要条件，为了提高企业运行的效率，提 出一种利用行为包含的流程模型挖掘方法。
对业务流程模型形式化，即把业务流程模型转化成 Petri网模型，使用合理的自由选择Petri网的各种性质分析模型迹中变迁之间的关系。
给出真 实迹和后继关系的定义，提出一种基于迹包含的流程模型挖掘方法并给出迹挖掘算法。
使用此 方法会得到不止一个匹配模型，因此，提出匹配度作为选择最佳模型的参考并给出最佳匹配模 型算法。
关键词：流程挖掘;Petri网模型;后继关系；迹包含中图分类号:〇175:TP311引言业务流程模型能够明确地捕捉一个公司或者 机构执行某一操作和服务的有关知识。
因此，流 程模型是一个机构必要的知识资产。
流程模型可 以存储于库内以便开发系统的维护和扩展，从而 实现更加高效和稳定的业务流程设计。
在设计业务流程过程中，会用到一些模型来 组成开发所需要的模型，如何在模型库中寻找需 要的模型组件是一个关键问题。
许多研究提出了 很多关于流程模型挖掘的方法，文献[1]提出了一 种挖掘局部流程模型的方法，即从事件日志中挖 掘频繁行为模式，该方法通过生成流程树并依据 五种标准评估并选择局部流程模型，扩展生成新 的流程树，以此迭代直到完成任务。
文献[2]提出 后序列模式挖掘，即把连续的模式集输人到一个 由连续和排它选择结构组成的单图里，得到行为 的序列模式图结构。
文献[3]基于文献[2]的挖掘 连续和排它选择关系，补充了挖掘并发关系的能 力但不够完善。
基于频繁活动序列挖掘的过程改进机会分析
２ ｃｏ ｌ ｆ ｃ ａ ｉ ｌ ｎ ｉｅｒ ｇ＆ Ａｕｏ ｔ ｎ ｅｈ ｎ ｉｅｓ ｙ ｅ ｉｇ１０ ８ ， ｈｎ ） ．Ｓ ｈ ｏ ｈ ｎｃ ｇｎ ｅｉ ｏ Ｍｅ ａＥ ｎ ｔｍａｉ ，Ｂ ｉａ ｇＵｎｖ ｒｉ ，Ｂ ｉｎ ０ ０ ３ Ｃ ｉａ ｏ ｔ ｊ
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基 于频 繁 活 动序 列挖 掘 的 过 程 改 进机 会分 析
陈亮 ，高 建 民 ，李青 ，陈琨
（． １ 西安交通 大学机械 制造 系统 工程 国家重点实验室 ，７０ ４ ，西安 ；２ 北京航空 １０９ ．
航天大学机械工程学 院，１ ０ ８ ， ０ ０ ３ 北京 ）
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摘 要 为了提 高 工作 流 环境下 频繁 模 式 挖掘 的 准 确 性 ， 提出了一种新的频繁闭合模式挖掘算法。首先扩展 了 依 赖 矩阵 的定 义 ， 即 利用 工作 流 日 志 建 立 包 含 直 接 依 赖 关 系 和 交 叠 关 系 的 依 赖 支 持 度 矩 阵 。 然 后 扩 展 了 ＣＨＡ ＲＭ 算 法 ， 以 在支持 度 矩阵 的 基 础上 自 动 挖掘 频繁 闭 合 活 动 集 。 最 后 对 频 繁 闭 合 项 集 进 行 处 理 ， 以形成最终的工作流频繁闭合 模 式 。 该 算 法 对于 并 行 和 选择 关 系的 处 理能 力 优 于同类算 法 。 关键词 工作 流 ， 频繁 闭 合模 式 ， 依 赖 矩阵 中图法分类号 Ｔ Ｐ ３ １ １ 文献标识码 Ａ
第３ ９卷 第１ １期 ２ ０ １ ２年１ １月
计 算 机 科 学 Ｃ ｏ ｍ ｕ ｔ ｅ ｒ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ Байду номын сангаас Ｓ ｐ
Ｖ ｏ ｌ ． ３ ９Ｎ ｏ ． １ １ Ｎ ｏ ｖ ２ ０ １ ２
一种新的工作流频繁闭合模式挖掘算法研究
王丹丹 蒋文娟 （ ） 南通大学计算机科学与技术学院 南通 ２ ２ ６ ０ １ ９
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Ｎ ｅ ｗ Ａ ｌ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｆ ｏ ｒ Ｍ ｉ ｎ ｉ ｎ Ｗ ｏ ｒ ｋ ｆ ｌ ｏ ｗ Ｆ ｒ ｅ ｕ ｅ ｎ ｔ Ｃ ｌ ｏ ｓ ｅ ｔ Ｐ ａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎ ｇ ｇ ｑ
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