1、分布式流程挖掘：发现与一致性检查的新途径

分布式流程挖掘：发现与一致性检查的新途径

在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，各个领域都积累了海量的事件数据。这使得流程挖掘这一技术变得愈发重要，它能够从事件日志中提取有价值的信息，帮助我们发现、监控和改进实际流程。然而，随着事件日志规模的不断扩大，传统的流程挖掘技术在处理效率上遇到了挑战。因此，分布式流程挖掘成为了解决这一问题的关键。

1. 流程挖掘概述

流程挖掘是一种基于事件数据对流程进行分析的技术，它结合了机器学习、数据挖掘、流程分析和形式化方法等多个领域的知识。其主要目标是通过从事件日志中提取知识，来发现、监控和改进实际流程。流程挖掘包含多个方面，如流程发现、一致性检查、社交网络/组织挖掘、模拟模型的自动构建、模型扩展、模型修复、案例预测和基于历史的推荐等。

1.1 流程发现

流程发现是指从事件日志中自动学习流程模型的过程。事件日志记录了流程中每个活动的执行情况，每个事件与一个特定的案例（即流程实例）相关联，并且属于同一案例的事件是有序的。通过分析这些事件日志，我们可以构建出能够描述流程行为的模型。例如，给定一个租车流程的事件日志，我们可以发现一个对应的Petri网模型，该模型能够生成日志中记录的行为，并且通常会允许更多的行为，以实现对观察到的行为的泛化。

1.2 一致性检查

一致性检查则是将已有的流程模型与事件日志进行比较，以监测模型与实际观察到的行为之间的偏差。可以通过多种方式来诊断和量化一致性，例如测量日志中能够由模型生成的案例的比例。如果日志中的某个案例不符合模型的行为，一致性检查技术可以识别出缺失或多余的活动。

2. 分布式流程挖掘的必要性

当事件日志