基于不完备日志联合发生关系的行为变化挖掘方法

TP391.9; 为解决从日志中挖掘业务系统行为变化的问题,提出一种基于不完备日志和日志联合发生关系的挖掘方法.在业务系统原始参考模型未知的情况下,利用系统不含隐变迁的不完备日志,得到日志中活动的联合发生关系;通过提取活动发生的不变集,挖掘日志中的删除(delete)、插入(Insert)和移动(Move)变化操作,实现日志驱动下的系统行为变化挖掘.通过ProM仿真验证了所提方法可以实现系统行为变化的日志挖掘,实验结果表明了该方法的有效性和正确性....

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Published in计算机集成制造系统 Vol. 26; no. 7; pp. 1887 - 1895
Main Authors 方欢, 孙书亚, 方贤文
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 安徽理工大学 数学与大数据学院,安徽 淮南 232001%滁州学院 数学与金融学院,安徽 滁州 239001 01.07.2020
Subjects
变化挖掘
不完备日志
联合发生关系
ProM仿真
行为轮廓
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ISSN1006-5911
DOI10.13196/j.cims.2020.07.017

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Abstract TP391.9; 为解决从日志中挖掘业务系统行为变化的问题,提出一种基于不完备日志和日志联合发生关系的挖掘方法.在业务系统原始参考模型未知的情况下,利用系统不含隐变迁的不完备日志,得到日志中活动的联合发生关系;通过提取活动发生的不变集,挖掘日志中的删除(delete)、插入(Insert)和移动(Move)变化操作,实现日志驱动下的系统行为变化挖掘.通过ProM仿真验证了所提方法可以实现系统行为变化的日志挖掘,实验结果表明了该方法的有效性和正确性.
AbstractList TP391.9; 为解决从日志中挖掘业务系统行为变化的问题,提出一种基于不完备日志和日志联合发生关系的挖掘方法.在业务系统原始参考模型未知的情况下,利用系统不含隐变迁的不完备日志,得到日志中活动的联合发生关系;通过提取活动发生的不变集,挖掘日志中的删除(delete)、插入(Insert)和移动(Move)变化操作,实现日志驱动下的系统行为变化挖掘.通过ProM仿真验证了所提方法可以实现系统行为变化的日志挖掘,实验结果表明了该方法的有效性和正确性.
Author 方欢
孙书亚
方贤文
AuthorAffiliation 安徽理工大学 数学与大数据学院,安徽 淮南 232001%滁州学院 数学与金融学院,安徽 滁州 239001
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