这次组会主要介绍《基于CPU-GPU架构的流程挖掘算法的性能优化》的实验进展。
科研背景
- 对于企业来说，业务流程在信息系统中留下足迹，而流程挖掘则可以从这些足迹中抽取有用的信息，为企业自身业务流程的理解、改进和重构提供事实依据。
- 在过去几年中，记录的数据量大幅增加。与这种数据爆炸现象相关的主要挑战不是存储，而是从这些庞大的数据集合中提取有价值的信息。后一个挑战也适用于业务流程的分析。
科研问题
虽然分布式计算框架和平台可以有效地利用数据并行性，但由于它们的计算是在CPU上进行的，它们的并行性仍然受到可用计算资源的限制。因此，如何提高事件数据处理的并行度，成为流程挖掘技术性能提升的重要问题。
科研目的
为了在有限的计算资源中实现高性能，我们提出了使用CPU-GPU架构进行大规模流程挖掘的方法。
整体流程框架
实验结果
下一步计划
完成中文论文的表达方式和逻辑结构修改