关联规则挖掘是流程挖掘中的一种重要技术，它可以帮助发现事件之间的关联和依赖关系。在关联规则挖掘中，事件被视为项目，事件日志被视为项集。关联规则挖掘的目标是发现哪些事件之间经常一起出现或相互依赖。

关联规则挖掘的过程包括以下步骤：

1.生成频繁项集：从事件日志中提取频繁出现的项集。一个项集如果在事件日志中出现了至少k次，则称该项集为频繁k项集。

2.生成关联规则：从频繁项集中生成关联规则。一个关联规则如果其支持度不小于最小支持度且其置信度不小于最小置信度，则称该关联规则为强关联规则。支持度和置信度是关联规则挖掘中的两个重要概念，可以通过以下公式进行计算：

支持度 = (项集A和项集B同时出现的次数) / 总事件数

置信度 = (项集A和项集B同时出现的次数) / (项集A出现的次数)
3. 评估关联规则：对生成的关联规则进行评估和筛选，选择具有实际意义的关联规则。评估标准包括关联规则的支持度和置信度、提升度等。

关联规则挖掘在流程挖掘中的应用非常广泛，例如在金融欺诈检测、医疗诊断、制造业质量控制等领域都有应用。通过关联规则挖掘，组织可以发现业务流程中的潜在问题和瓶颈，优化业务流程，提高组织绩效和客户满意度。同时，关联规则挖掘还可以帮助组织监控和检测欺诈行为、资源浪费等问题。