Синтез моделей процессов по журналам событий с шумом


https://doi.org/10.18255/1818-1015-2014-4-181-198

Полный текст:


Аннотация

Извлечение процессов (process mining) – новая и активно развивающаяся область исследований, тесно связанная с управлением процессами, формальными моделями процессов и извлечением данных (data mining). Одна из основных задач извлечения процессов – синтез (извлечение) модели процесса на основании анализа журнала событий. Разработан широкий спектр алгоритмов для извлечения, анализа и усовершенствования моделей процессов. Журналы событий реальных систем часто содержат шум различных видов. В данной работе описываются основные причины возникновения шума в журналах событий и изучается влияние шума на эффективность применения основных алгоритмов извлечения процессов. Приводятся экспериментальные результаты применения основных алгоритмов извлечения моделей процессов к искусственным журналам событий с шумами различного типа. Для этого специальным образом сгенерированные журналы событий с шумом обрабатывались с использованием четырех основных методов извлечения процессов. Хотя современные алгоритмы могут справляться с некоторыми типами шума, в большинстве случаев их применение не приводит к получению удовлетворительного результата. Таким образом, существует необходимость в разработке более совершенных подходов для журналов событий с шумом.


Об авторах

Алексей Александрович Мицюк
Национальный Исследовательский Университет Высшая Школа Экономики
Россия
Международная лаборатория процессно-ориентированных информационных систем, аналитик, 125319 Россия, г. Москва, Кочновский проезд, д. 3


Иван Сергеевич Шугуров
Национальный Исследовательский Университет Высшая Школа Экономики
Россия
Международная лаборатория процессно-ориентированных информационных систем, стажер-исследователь, 125319 Россия, г. Москва, Кочновский проезд, д. 3


Список литературы

1. Van der Aalst W. M. P. Process mining: discovery, conformance and enhancement of business processes. Springer, 2011.

2. Van der Aalst W.M.P., Weijters A.J.M.M., Maruster L. Workflow Mining: Discovering Process Models from Event Logs // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2004. Vol. 16(9). P. 1128–1142.

3. Van der Aalst W.M.P., Adriansyah A., Van Dongen B.F. Replaying history on process models for conformance checking and performance analysis // Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. Vol. 2(2). Wiley Online Library. 2012. P. 182–192.

4. Adriansyah A., Van Dongen B.F., Van der Aalst W.M.P. Conformance checking using costbased fitness analysis // 15th IEEE International Conference on Enterprise Distributed Object Computing Conference (EDOC). 2011. P. 55–64.

5. Adriansyah A., Van Dongen B.F., Van der Aalst W.M.P. Towards robust conformance checking // Business Process Management Workshops. Springer. 2011. P. 122–133.

6. Adriansyah A., Munoz-Gama J., Carmona J., Van Dongen B.F., Van der Aalst W.M.P. Alignment Based Precision Checking // Business Process Management Workshops. Springer. 2012. P. 137–149.

7. Buijs J.C.A.M., Van Dongen B.F., Van der Aalst W.M.P. On the Role of Fitness, Precision, Generalization and Simplicity in Process Discovery // 20th International Conference on Cooperative Information Systems (CoopIS 2012). Ser. lncs. 2012.

8. Van Dongen B. F., Van der Aalst W. M. P., G¨unther C. W., Rozinat A., Verbeek E., Weijters T. ProM: the process mining toolkit // Business Process Management Demonstration Track (BPMDemos2009). Ser. CEUR Workshop Proceedings, A. K. A. d. Medeiros and B. Weber, Eds. 2009. Vol. 489. P. 1–4.

9. Kalenkova A. A., Lomazova I. A. Discovery of Cancellation Regions within Process Mining Techniques // Proceedings of the 22nd International Workshop on Concurrency, Specification and Programming. Warsaw, Poland, 2013. P. 232–244.

10. Kalenkova A. A., Lomazova I. A., Van der Aalst W. M. P. Process Model Discovery: A Method Based on Transition System Decomposition // Application and Theory of Petri Nets and Concurrency, LNCS 8489. Springer, 2014. P. 71–90.

11. Leemans S. J. J., Fahland D., Van der Aalst W. M. P. Discovering Block-Structured Process Models from Incomplete Event Logs. Tech. Rep. BPM-14-05. Eindhoven University of Technology. March 2014.

12. Munoz-Gama J., Carmona J., Van der Aalst W. M. P. Conformance Checking in the Large: Partitioning and Topology // International Conference on Business Process Management (BPM 2013), LNCS 8094. Springer-Verlag, Berlin, 2013. P. 130–145.

13. Verbeek H. M. W., Buijs J. C. A. M., Van Dongen B. F., Van der Aalst W. M. P. Prom 6: The process mining toolkit // Proceedings of BPM Demonstration Track. 2010. Vol. 615. P. 34—39.

14. Verbeek H. M. W., Buijs J. C. A. M., Van Dongen B. F., Van der Aalst W. M. P. XES, XESame, and ProM 6 // Information Systems Evolution, Lecture Notes in Business Information Processing. 2011. Vol. 72. P. 60–75. DOI : 10.1007/978-3-642-17722-4_5

15. http://www.xes-standard.org/xesstandarddefinition

16. Rogge-Solti A., Mans R. S., Van der Aalst W. M. P., Weske M. Repairing Event Logs Using Timed Process Models // OTM 2013 Workshops, LNCS 8186. 2013. P. 705–708.

17. Rozinat A. Process Mining: Conformance and Extension. PhD Thesis, Eindhoven University of Technology. 2010.

18. Rubin V. A., Lomazova I. A., Van der Aalst W. M. P. Agile Development with Software Process Mining // Proceedings of the 2014 International Conference on Software and System Process (ICSSP 2014). Nanjing, China. ACM, 2014. P. 70–74.

19. Rubin V. A., Mitsyuk A. A., Lomazova I. A., Van der Aalst W. M. P. Process Mining Can Be Applied to Software Too! // Proceedings of the 8th ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement (ESEM 2014). Torino, Italy. ACM, 2014. P. 57:1–57:8.

20. Shugurov I., Mitsyuk A. A. Generation of a Set of Event Logs with Noise // Proceedings of the 8th Spring/Summer Young Researchers’ Colloquium on Software Engineering (SYRCoSE 2014). 2014. P. 88–95.

21. http://pais.hse.ru/research/projects/gena

22. Van der Werf J. M. E. M. et al. Process discovery using integer linear programming // Applications and Theory of Petri Nets. Springer Berlin Heidelberg, 2008. P. 368–387.

23. Weijters A., Van der Aalst W. M. P., De Medeiros A. K. A. Process mining with the heuristics miner-algorithm // Technische Universiteit Eindhoven, Tech. Rep. WP. 2006. Vol. 166. P. 1–34.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Мицюк А.А., Шугуров И.С. Синтез моделей процессов по журналам событий с шумом. Моделирование и анализ информационных систем. 2014;21(4):181-198. https://doi.org/10.18255/1818-1015-2014-4-181-198

For citation: Mitsyuk A.A., Shugurov I.S. On Process Model Synthesis Based on Event Logs with Noise. Modeling and Analysis of Information Systems. 2014;21(4):181-198. (In Russ.) https://doi.org/10.18255/1818-1015-2014-4-181-198

Просмотров: 961

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1818-1015 (Print)
ISSN 2313-5417 (Online)