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本研究针对数字取证中百万级时间线事件分析效率低下的问题，探索了过程挖掘(Process Mining)在事件重建中的应用。研究人员通过事件片段挖掘(Episode Mining)生成案例标识符，利用过程挖掘算法提供事件序列可视化与评估指标，开发了开源Web原型工具。实验表明该方法能直观重构取证事件，为司法鉴定提供创新技术路径。
在数字取证领域，调查人员常面临海量时间线数据的分析挑战——单份取证时间线可能包含数百万条事件记录，传统人工分析效率低下且容易遗漏关键证据。虽然现有工具能解析时间线事件，但缺乏对事件间逻辑关系的深度挖掘。过程挖掘(Process Mining)作为从事件数据中发现流程模式的新兴技术，其偏差检测与流程还原能力尚未在取证领域得到系统应用。
为突破这一技术瓶颈，本研究创新性地将过程挖掘技术引入数字取证事件重建。研究人员通过事件片段挖掘(Episode Mining)自动生成案例标识符，构建标准化事件序列输入流程挖掘算法，最终开发出具备可视化分析与模型评估功能的开源Web应用原型。该研究发表于《IEEE Access》，为司法鉴定提供了可量化的决策支持工具。
关键技术方法包括：1）基于时间线原始数据的事件解析技术；2）事件片段挖掘生成案例标识符的方法；3）过程挖掘算法（如Alpha算法、启发式算法）构建过程模型；4）通过D3.js等可视化库实现事件流图形化展示。研究采用真实取证时间线数据进行验证。
【事件序列生成】通过事件片段挖掘技术将离散时间线事件转化为结构化案例序列，解决了原始数据缺乏语义关联的问题。实验显示该方法能有效提取事件间的时序逻辑。
【可视化呈现】利用过程挖掘生成的直接跟随图（Directly-Follows Graph）直观展示事件流转路径，帮助调查人员快速识别异常行为模式。案例研究表明可视化界面可将分析效率提升3倍以上。
【模型质量评估】引入拟合度(Fitness)、精确度(Precision)等过程挖掘评价指标量化重建质量。在测试数据集中达到0.89的平均拟合度，证明重建结果与真实流程高度吻合。
研究结论表明，过程挖掘技术能有效还原数字取证事件的发生逻辑，其可视化输出降低了取证分析的专业门槛。讨论部分指出该方法尤其适用于金融犯罪与网络安全事件调查，未来可通过引入卷积过程挖掘(Convolutional Process Mining)进一步提升复杂事件的模式识别能力。该开源工具为司法鉴定领域提供了可复用的技术框架，推动取证分析向智能化方向发展。
