模型发现（Model Discovery）是指在数据中自动识别和提取模式、结构或关系的过程。在不同的领域中，模型发现可以有不同的含义和应用。在流程挖掘（Process Mining）领域中，模型发现指的是从组织内部系统生成的事件日志数据中自动发现业务流程的结构和模式。

在流程挖掘中，模型发现的主要目标是从事件日志中提取业务流程的模型，以揭示组织实际执行的流程。这一过程包括使用特定的算法和技术，自动识别事件日志中的活动、任务、流程之间的关系等信息，最终生成可视化的业务流程模型。这些模型可以帮助组织理解其业务流程的实际执行情况，发现潜在的改进点，并进行数据驱动的流程优化。

流程挖掘中的模型发现通常包括以下步骤：

1. 事件日志提取： 从组织内部系统中提取事件日志，记录了系统中发生的活动、任务、时间戳等信息。

2. 数据预处理： 对事件日志数据进行清洗和预处理，以确保数据质量和适用性。

3. 模型发现算法： 使用特定的流程挖掘算法，例如α算法、Petri网算法等，自动识别和提取业务流程的模式和结构。

4. 模型可视化： 将模型以可视化的方式呈现，通常以流程图的形式展示业务流程的活动、流程关系、路径等信息。

5. 模型评估： 对生成的业务流程模型进行评估，检查其符合性、准确性和对实际流程的拟合程度。

通过模型发现，组织可以更好地理解其业务流程的执行情况，发现潜在问题并优化流程，从而提高效率、降低成本，并做出更具数据支持的决策。