基于混合人工免疫算法的流程挖掘事件日志融合方法
流程挖掘是流程管理和数据挖掘交叉领域中的一个研究热点。在实际业务环境中，流程执行的数据往往分散记录到不同的事件日志中，需要将这些事件日志融合成单一事件日志文件，才能应用当前基于单一事件日志的流程挖掘技术。然而，由于流程日志间存在着执行实例的多对多匹配关系、融合所需信息可能缺失等问题，导致事件日志融合问题具有较高的挑战性。
本文对事件日志融合问题进行了形式化定义，指出该问题是一个搜索优化问题，并提出了一种基于混合人工免疫算法的事件日志融合方法。该方法以启发式方法生成初始种群，以人工免疫系统的克隆选择理论作为基础，通过免疫进化获得“最佳”的融合解，从而支持包含多对多的实例匹配关系的日志融合。
在该方法中，考虑了两个实例级别的因素——流程执行路径出现的频次和流程实例间的时间匹配关系，分别从“量”匹配和“时间”匹配两个维度来评价进化中的个体。通过设置免疫记忆库、引入模拟退火机制，保证新一代种群的多样性，减少进化早熟几率。
实验结果表明，该方法能够实现多对多的实例匹配关系的事件日志融合的目标，相对于随机方法生成初始种群，启发式方法能够加快免疫进化的速度。此外，针对利用分布式技术提高事件日志融合性能，探讨了大规模事件日志分布式融合中的数据划分问题。
本文的主要贡献在于提出了一种基于混合人工免疫算法的事件日志融合方法，能够解决流程挖掘中的事件日志融合问题，提高流程挖掘的效率和准确性。此外，本文还讨论了事件日志融合中的一些关键问题，如多对多的实例匹配关系、融合所需信息的缺失等，并探讨了分布式技术在事件日志融合中的应用。
关键词：事件日志融合、流程挖掘、人工免疫系统、日志预处理。
人工免疫系统（Artificial Immune System，AIS）是一种基于生物免疫系统的启发式搜索算法。AIS 模拟人体免疫系统的工作机理，通过检测抗原、激活免疫细胞、克隆选择和免疫记忆等机理，实现搜索优化问题的解决。
在事件日志融合问题中，人工免疫系统可以用于搜索最佳的融合解。具体来说，人工免疫系统可以模拟流程执行路径的多对多匹配关系，并通过免疫进化获得“最佳”的融合解。
流程挖掘（Process Mining）是一种基于数据挖掘技术的流程管理方法。流程挖掘通过对流程执行的数据进行分析，挖掘出流程执行的规律和模式，以提高流程执行的效率和准确性。
在流程挖掘中，事件日志融合是关键步骤之一。事件日志融合是指将分散记录到不同的事件日志中的流程执行数据融合成单一事件日志文件的过程。
事件日志融合具有重要的研究意义和实践价值。事件日志融合能够提高流程挖掘的效率和准确性。事件日志融合能够支持包含多对多的实例匹配关系的日志融合，提高流程挖掘的灵活性和泛化能力。
本文的贡献在于提出了一种基于混合人工免疫算法的事件日志融合方法，能够解决流程挖掘中的事件日志融合问题，提高流程挖掘的效率和准确性。同时，本文还讨论了事件日志融合中的一些关键问题，如多对多的实例匹配关系、融合所需信息的缺失等，并探讨了分布式技术在事件日志融合中的应用。
