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流程挖掘算法研究的中期报告
本研究旨在探究流程挖掘算法，其中包括数据预处理、流程模型提取、流程模型分析等步骤。由于本研究处在中期报告阶段，以下将介绍已完成的工作及未来的研究计划。
已完成的工作：
1.数据预处理
对原始数据进行了清理和处理，包括去除异常值，处理缺失值等，以确保后续分析结果的可靠性和准确性。
2.流程模型提取
采用了Petri网作为流程模型，通过对预处理后的数据进行抽取，得到了对应的流程模型。同时，针对不同的需求，该提取方法可定制化，以提高模型的准确性和适用性。
3.流程模型分析
对提取出的流程模型进行了分析，包括流程图可视化、关键节点识别、性能优化等。通过这些分析，可以揭示出流程模型中存在的问题，并为后续的流程优化提供指导和参考。
未来的研究计划：
1.模型适用性扩展
在现有的流程模型提取方法基础上，探索其他类型的模型提取方法，以扩展模型的适用范围。
2.模型性能优化
优化流程模型中的关键节点，以提高模型性能和效率。同时，研究如何在不影响模型准确性的情况下实现优化。
3.分析结果可视化
研究如何将模型分析得到的结果更好地呈现出来，以便用户更直观地理解分析结果。
总之，本研究将持续探究流程挖掘算法，为实际应用场景提供更加适用和准确的解决方案。