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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于过程挖掘的异常发现方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117112644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310890540.0，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权基于过程挖掘的异常发现方法和装置是由金涛;孙沛瑜;王建民设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于过程挖掘的异常发现方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于过程挖掘的异常发现方法和装置，包括：获取待处理日志数据，所述待处理日志数据至少包括待挖掘日志数据和待检测日志数据；根据所述待挖掘日志数据计算得到过程模型；对所述待检测日志数据进行采样，以得到采样结果；根据所述采样结果和所述过程模型，利用成本函数计算代价成本；所述成本函数包括变迁成本函数和事件成本函数；根据所述成本函数、所述过程模型和所述代价成本对所述待处理日志数据进行基于束搜索的过程一致性检测，得到目标对齐方案，根据所述目标对齐方案发现所述待处理日志数据的异常。本发明通过使用束搜索的方法对过程一致性检测加速，并使用成本函数来提高对齐计算的准确度，实现加速的同时结果更为准确。

本发明授权基于过程挖掘的异常发现方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于过程挖掘的异常发现方法，其特征在于，包括： 获取待处理日志数据，所述待处理日志数据至少包括待挖掘日志数据和待检测日志数据； 根据所述待挖掘日志数据计算得到过程模型；对所述待检测日志数据进行采样，以得到采样结果； 根据所述采样结果和所述过程模型，利用成本函数计算代价成本；所述成本函数包括变迁成本函数和事件成本函数； 根据所述成本函数、所述过程模型和所述代价成本对所述待处理日志数据进行基于束搜索的过程一致性检测，得到目标对齐方案，根据所述目标对齐方案发现所述待处理日志数据的异常； 其中，根据所述采样结果和所述过程模型，利用成本函数计算代价成本，具体包括： 根据所述采样结果和所述过程模型，使用基于对齐的过程一致性检测方法计算得到基础对齐方案； 统计所述基础对齐方案中每个事件同步步、模型步和日志步的数量，以得到统计结果； 根据所述统计结果利用成本函数计算代价成本； 其中，根据所述统计结果利用成本函数计算代价成本，具体包括： 根据所述统计结果利用变迁成本函数计算所述基础对齐方案中每个变迁的变迁代价成本； 其中，所述变迁成本函数包括： 其中，为变迁成本函数；表示同步步和模型步的数量和；表示模型步的数量；表示同步步、模型步和日志步的数量和； 根据所述统计结果利用事件成本函数计算所述基础对齐方案中每个事件的事件代价成本； 所述事件成本函数包括： 其中，为事件成本函数；表示同步步、模型步和日志步的数量和；表示日志步的数量；表示同步步和日志步的数量和； 所有变迁的所述变迁代价成本与所有事件的所述事件代价成本构成所述代价成本。

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