过程挖掘（Process Mining）6——流程发现（Process Discovery）（1）问题描述

        前面我们说过流程挖掘的三大类型：流程发现、一致性检验和流程增强。其实我们还讲过流程挖掘关注的各种角度，如控制流角度、组织或资源角度、数据角度、性能角度等等。现在开始讨论的流程发现任务，关注的就是控制流角度（control-flow perspective），我们先给出一般流程发现（general process discovery）的定义。

定义1（一般流程发现问题） 令L为一个事件日志，一个流程发现算法是一个将L映射为一个流程模型的函数，映射的流程模型可以视为能够表达事件日志中可见行为的模型。问题就是找到这样的一种算法。

        这里的函数映射即是所谓的“Play-in”技术。

        我们对一般流程发现问题的定义是很宽泛和不明确的，比如没有对流程模型有要求，这个流程模型能够“表达”事件日志行为是怎么度量的？通常是以下几个指标的权衡：

• 拟合度（Fitness）：被发现的流程允许出现日志中的行为的程度（越多拟合度越高）。
  • 高拟合度说明能够重放大多数日志中的行迹。
• 精确度（Precision）：被发现的流程允许的行为不属于日志中的行为的程度（越少精确度越高）。
  • 高精确度与数据挖掘中的过拟合对应。
• 泛化性（Generalization）：被发现的流程能够预见日志中的行为的程度。
  • 高泛化性与数据挖掘中的欠拟合对应。
• 简单性（Simplicity）：被发现的流程尽可能容易被理解。
  • 基于奥卡姆剃刀原则。