在过去的几年中,许多大型组织使用过程感知信息系统来管理其流程,该系统在运行过程中会导致组织产生多个分支机构。由于需要囊括不同组织管理者的需求,遵守不同的标准,这些分支机构所开发的业务流程具有相似、又彼此区分的业务目标,即流程变体。由于分支机构需要灵活地适应不断变化的需求,使得其产生的流程变体在维护上变得非常困难。目前流程变体相关研究主要集中于两个方面:（1）如何从日志中发现流程变体成为解决多版本业务流程挖掘的关键问题;（2）如何识别已有业务流的共性特征来消除流程冗余同样也具有较大的实际应用价值。为了解决上述两个问题,本文从流程模型活动间的行为关系、流程模型的结构特征出发,以此来丰富流程变体的研究内容,也扩展了应用的前景。为了解决多版本业务流程的挖掘问题,根据行为轮廓中的严格序关系,从原始的事件日志中提取基准日志,从而挖掘事件日志的上下文树;之后,将基准日志和上下文树作为输入,通过聚类方法将基准日志分类成若干部分;最后,将聚类后的结果映射到原始的事件日志上,从而挖掘出可配置的流程变体。通过PROM仿真,实验结果表明所提出的方法具有良好的场景适应性。为了快速的构建满足新需求的单一的流程模型,往往需要将已有的多个流程变体合并,从而消除流程冗余。首先,计算多个流程变体间不同组合的匹配分数,由此来选定一对匹配分数最高的流程变体组合;然后,根据我们提出的合并算法提取流程变体组合的公共部分,来创建对应的副本,并将变体间的差异附加为可配置连接符的分支来工作,进而生成单个可配置的流程模型。合并后的流程模型可以捕获输入模型的所有行为,且可以对模型中的节点溯源,以此来判定节点来自于哪个流程变体。但是,基于Petri网的流程变体合并方法无法对多个流程变体进行合并,同时也无法检测合并模型中出现的不期望行为。因此,利用Petri网中的分组公平将流程变体分割为单个的变体片段;其次,提取出变体片段的控制流路径并在此基础上构建其矩阵表现形式,进而将流程变体合并为单一的流程模型。最后,通过证明显示合并后的流程模型可以捕获输入流程模型的所有行为,并且可以防止在合并模型中产生不期望的行为。本文主要基于流程模型活动间的行为关系以及流程模型的结构特征,讨论了流程变体挖掘和流程变体合并两种方法,主要内容如下:（1）提出了一个直接从事件日志中挖掘流程变体的方法,尤其是在业务流程中不存在参考模型时,尤为有效。（2）使用银行信贷过程和图书馆借还书籍过程的事件日志验证了算法的有效性。（3）提出了一种基于Petri网的流程变体合并方法,用来合并已有的流程变体,从而得到单一的流程模型。（4）提出了一种改进的流程变体合并方法,主要用来解决流程变体合并方法中的两个问题:不能一次性合并多个流程模型和不期望行为的检测问题,使得合并算法更加完善。图14 表23 参110