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第1章 引言1

1.1 数据爆炸1

1.2 建模的局限性2

1.3 过程挖掘6

1.4 分析一个示例日志9

1.5 Play-In、Play-Out与Replay14

1.6 趋势16

1.7 展望18

第一部分 预备知识23

第2章 过程建模与分析23

2.1 建模的艺术23

2.2 过程模型24

2.2.1 变迁系统25

2.2.2 Petri网26

2.2.3 工作流网30

2.2.4 YAWL31

2.2.5 BPMN33

2.2.6 事件驱动过程链35

2.2.7 因果网36

2.3 基于模型的过程分析41

2.3.1 验证41

2.3.2 性能分析43

2.3.3 基于模型分析的局限45

第3章 数据挖掘46

3.1 数据挖掘技术的分类46

3.1.1 数据集：实例与变量46

3.1.2 有监督学习：分类与回归49

3.1.3 无监督学习：聚类与模式发现50

3.2 决策树学习50

3.3 k-means聚类55

3.4 关联规则学习57

3.5 序列和情节挖掘60

3.5.1 序列挖掘60

3.5.2 情节挖掘61

3.5.3 其他方法63

3.6 结果模型的质量64

3.6.1 衡量分类器的表现65

3.6.2 交叉验证67

3.6.3 奥卡姆剃须刀69

第二部分 从事件日志到过程模型75

第4章 数据获取75

4.1 数据源75

4.2 事件日志77

4.3 XES85

4.4 将现实压缩到事件日志中90

第5章 过程发现基础98

5.1 问题说明98

5.2 一个简单的过程发现算法101

5.2.1 基本思想101

5.2.2 算法104

5.2.3 α算法的不足107

5.2.4 考虑事务生命周期110

5.3 重新发现过程模型110

5.4 挑战113

5.4.1 表示偏好114

5.4.2 噪声和不完备性116

5.4.3 4个相互竞争的质量标准118

5.4.4 从三维现实中提取正确的二维切片121

第6章 高级过程发现技术123

6.1 概述123

6.1.1 特征1：表示偏好124

6.1.2 特征2：处理噪声的能力125

6.1.3 特征3：完备性假设125

6.1.4 特征4：使用的方法126

6.2 启发式挖掘127

6.2.1 再谈因果网127

6.2.2 学习依赖图128

6.2.3 学习分裂与合并130

6.3 遗传过程挖掘132

6.4 基于区域的挖掘135

6.4.1 学习变迁系统135

6.4.2 使用基于状态的区域的过程发现138

6.4.3 使用基于语言的区域的过程发现140

6.5 历史沿革143

第三部分 过程挖掘拓展149

第7章 合规性检查149

7.1 业务对齐和审计149

7.2 托肯重演151

7.3 对比足迹161

7.4 合规性检查的其他应用164

7.4.1 修复模型164

7.4.2 评估过程发现算法165

7.4.3 连接事件日志和过程模型165

第8章 挖掘其他维度168

8.1 维度168

8.2 属性：一种总体透视169

8.3 组织挖掘173

8.3.1 社会网分析174

8.3.2 发现组织结构178

8.3.3 分析资源行为179

8.4 时间和概率180

8.5 决策挖掘183

8.6 整合所有维度186

第9章 运作支持189

9.1 改进的过程挖掘框架189

9.1.1 制图学190

9.1.2 审计191

9.1.3 导航192

9.2 在线过程挖掘192

9.3 检测193

9.4 预测196

9.5 推荐200

9.6 过程挖掘谱系202

第四部分 过程挖掘的应用205

第10章 工具支持205

10.1 商务智能205

10.2 ProM208

10.3 其他过程挖掘工具212

10.4 展望215

第11章 分析“宽面条过程”216

11.1 “宽面条过程”的特征216

11.2 用例219

11.3 方法论220

11.3.1 阶段0：计划和调整222

11.3.2 阶段1：抽取222

11.3.3 阶段2：创建控制流模型并关联事件日志222

11.3.4 阶段3：创建集成的过程模型223

11.3.5 阶段4：运作支持223

11.4 应用223

11.4.1 每个功能领域的过程挖掘机会223

11.4.2 每个产业的过程挖掘机会225

11.4.3 两个“宽面条过程”227

第12章 分析“意大利面过程”234

12.1 “意大利面过程”的特点234

12.2 方法237

12.3 应用240

12.3.1 “意大利面过程”的过程挖掘机会240

12.3.2 “意大利面过程”的例子241

第五部分 后 记249

第13章 制图与导航249

13.1 业务过程地图249

13.1.1 地图质量249

13.1.2 聚合与抽象250

13.1.3 无缝缩放251

13.1.4 尺寸、颜色和布局254

13.1.5 定制256

13.2 过程挖掘：业务过程的TomTom256

13.2.1 将动态信息投射到业务过程地图256

13.2.2 到达时间预测259

13.2.3 引导而不是控制259

第14章 结语260

14.1 过程挖掘：数据挖掘与业务过程管理之间的桥梁260

14.2 挑战261

14.3 今天就开始262

参考文献263