Keerukate paralleelstruktuuridega toimetulek protsessiavastuses

Date

2015

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Abstract

Üks protsessikaeve eesmärkidest on leida protsessimudeleid logifailidest. Samas sõltub leitava protsessimudeli kvaliteet sellest, kui täielik informatsioon protsessi käitumise kohta logifailis on, kuna paralleelarvutuste keerukuse kasv on faktoraalses sõltuvuses harude hulgast. Selles lõputöös tutvustatakse uut algoritmi, mis kombineerib jaga-ja-valitse võtet olemasolevate kaevealgoritmidega, et täiustada hästistruktureeritud ja samaaegselt toimuvate tegumitega protsessimudelite kaevet poolikutest logifailidest. See töö kirjeldab väljapakutud algoritmi ja selgitab, kuidas see töötab samm-sammu haaval illustratiivsete kaeveprotsessi näidete abil. Lõpuks hindame selle meetodi efektiivsust ja tulemuslikkust kasutades protsessimudeleid, mis sisaldavad samaaegselt toimuvaid tegumeid ja juhuslikult loodud mudeleid.
One of the aims of process mining is to discover a process model from a log. However, the quality of the discovered model depends on the completeness of the information about the process behaviour contained in the log. Incomplete logs do not provide all the possible behaviours. Existing process discovery algorithms dealing with incomplete logs, have troubles when working with complex parallel structures, because parallel behaviour has factorial rate of growth with respect to the number of branches. In this work, a new algorithm is proposed, which combines divide and conquer approach, with the existing mining algorithms to improve discovery of highly structured and highly concurrent process models from incomplete logs. This work describes the proposed algorithm, and explains how it works with illustrative step-by-step examples of the mining procedure. Finally, we evaluate the effectiveness and efficiency of our approach by using process models containing complex parallel structures and randomly generated models.

Description

Keywords

Citation