本次组会将会介绍有关《基于CPU-GPU架构的流程挖掘算法的性能优化》的有关内容。主要从一下几个方面介绍：

科研背景

流程挖掘是一门相对年轻的研究学科，它一方面位于机器学习和数据挖掘之间，另一方面又位于过程建模与分析中。流程挖掘的理念是通过从事件日志中提取出知识，从而去发现、监控和改进实际过程。

科研问题

近几年，因为数据量异常庞大导致的算法性能下降，使得现目前的流程挖掘算法逐渐不符合人们的预期。因此利用GPU的高度并行化解决流程挖掘性能问题是一个值得思考的热点。

科研内容

• 完成流程挖掘算法的图形化。
• 完成inductive miner算法的性能优化。
• 使用异步操作来减少事件日志从CPU向GPU转移的时间。

进度报告

流程挖掘算法的优化前后时间对比。