基于强化学习（RL）的后训练方法在提升大模型推理能力（Large Reasoning Models, LRMs）的多步推理能力方面起到了关键作用，然而当前的奖励机制通常以结果为导向。为此，我们提出PM4GRPO——一种面向推理过程的分组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO）方法，该方法在标准答案与格式奖励的基础上，引入了对推理过程的信号增强。具体而言，通过采用流程挖掘技术，计算一个标量的符合度奖励，用以衡量策略模型的推理过程与预训练教师模型之间的相似程度。在五个基准测试上的实证结果表明，PM4GRPO显著优于现有的基于GRPO的后训练方法。这些结果表明，利用流程挖掘技术实现面向推理过程的GRPO，能够有效提升策略模型的推理能力。