计算机应用研究

作者：尚鑫宇,卢可,方贤文,

单位：1.安徽理工大学数学与大数据学院,安徽淮南232001；2.安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室,安徽淮南232001；

关键词：业务流程,事件日志,过程挖掘,因果发现,特征影响力,概念漂移,漂移解释,

基金：国家自然科学基金资助项目(61402011)；安徽省重点研究与开发计划项目(2022a05020005)；安徽省自然科学基金资助项目(2308085US11)；；

业务流程模型会随着时间推移发生演变，导致历史事件日志构建的模型逐渐失效。检测概念漂移可优化流程模型以适应环境变化，分析漂移原因则为优化提供了依据。现有的概念漂移检测技术大多依赖控制流中活动关系的变化，忽略了活动关系对漂移发生的影响力变化，难以解释漂移的根本原因。为此，提出了一种基于特征影响力变化的概念漂移检测技术CADDAR。具体来说，将控制流中的活动对和流程持续时间作为因果发现的特征和结果，探究它们之间的因果系数，将因果系数视为特征对漂移发生的影响力；随后，筛选出具有显著影响力的活动对作为因果特征，利用因果特征影响力的变化检测漂移，并使用滑动窗口定位漂移位置；最后，将因果特征影响力变化的三种类型作为漂移发生的根本原因，包括因果关系的变化和因果关系强度的变化。实验结果表明，CADDAR的检测效果优于现有的技术；案例研究进一步表明，该方法能有效解释概念漂移的根本原因。

来源：2025年第12期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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