【摘 要】
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现代信息系统收集和存储了大量的业务过程事件日志。模型发现旨在从此类事件日志中发现过程模型来描述日志行为，然而现有的大多数方法在处理大规模事件日志时仍存在效率低下等困难。事件日志采样方法为提高过程发现的效率提供了一种有效方案，但已有的采样方法仍不能保证挖掘模型的质量。为此提出了面向日志完备性的事件日志采样方法，具体包括：完全遍历采样法、集合覆盖采样法、基于轨迹长度的采样方法和基于轨迹频次的采样方法。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61902222）； 山东省泰山学者工程专项基金资助项目（ts20190936，tsqn201909109）； 山东省自然科学优秀青年基金（ZR202102180934）；
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现代信息系统收集和存储了大量的业务过程事件日志。模型发现旨在从此类事件日志中发现过程模型来描述日志行为，然而现有的大多数方法在处理大规模事件日志时仍存在效率低下等困难。事件日志采样方法为提高过程发现的效率提供了一种有效方案，但已有的采样方法仍不能保证挖掘模型的质量。为此提出了面向日志完备性的事件日志采样方法，具体包括：完全遍历采样法、集合覆盖采样法、基于轨迹长度的采样方法和基于轨迹频次的采样方法。所提出的采样方法已在开源过程挖掘工具平台ProM中实现。此外，使用9个公开事件日志数据集从时间性能分析和模型质量评估两方面所做的实验表明，本文提出的采样方法在保证模型挖掘质量的前提下，大幅提高了日志采样效率。
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