Построение высокоуровневой модели процесса по журналу событий


https://doi.org/10.18255/1818-1015-2017-2-125-140

Полный текст:


Аннотация

Извлечение и анализ процессов (process mining) - это достаточно новая область компьютерных наук, изучающая синтез и анализ процессов на основе журналов событий. В работе рассматривается задача извлечения высокоуровневой модели по низкоуровневому журналу событий, т.е. задача автоматического синтеза модели процесса на основе информации, хранящейся в журналах событий информационной системы. События в высокоуровневой модели это абстрактные события, которые могут быть детализированы в виде низкоуровневых подпроцессов, поведение которых представлено в журналах событий. Синтез моделей интенсивно изучается в рамках исследований по майнингу процессов, но в основном в литературе рассматриваются только логи и модели одного и того же уровня детализации. Здесь мы представляем алгоритм для извлечения высокоуровневых ациклических моделей процессов на основании журналов событий и заранее определенного разбиения низкоуровневых событий на подмножества, ассоциированные с абстрактными событиями в высокоуровневой модели.


Об авторах

Антонина Константиновна Бегичева
Национальный исследовательский университет Высшая школа экономикии Научно-учебная лаборатория ПОИС
Россия

стажер-исследователь

ул. Мясницкая, 20, г. Москва, 101000 Россия



Ирина Александровна Ломазова
Национальный исследовательский университет Высшая школа экономикии
Россия

доктор физ.-мат. наук, профессор

ул. Мясницкая, 20 г. Москва, 101000 Россия



Список литературы

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

2. B. F. van Dongen, A. K. A. de Medeiros, H. M. W. Verbeek, A. J. M. M. Weijters, W. M. P. van der Aalst, “The prom framework: A new era in process mining tool support”, International Conference on Application and Theory of Petri Nets, Springer, 2005, 444– 454.

3. W. M. P. van der Aalst, “Verification of workflow nets”, 18th International Conference on Application and Theory of Petri Nets, ICATPN’97, Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, 1997, 407–426.

4. S. Smirnov, H. A. Reijers, M. Weske, Th. Nugteren, “Business process model abstraction: a definition, catalog, and survey”, Distributed and Parallel Databases, 30:1 (2012), 63–99.

5. A. Polyvyanyy, S. Smirnov, M. Weske, “Process model abstraction: A slider approach”, Enterprise Distributed Object Computing Conference, 2008 (EDOC’08. 12th International IEEE), IEEE, 2008, 325–331.

6. K. Jensen, L. M. Kristensen, Coloured Petri nets: modelling and validation of concurrent systems, Springer Science & Business Media, 2009.

7. H. J. Genrich, K. Lautenbach, “System modelling with high-level petri nets”, Theoretical computer science, 13:1 (1981), 109–135.

8. W. M. P. van der Aalst, V. Rubin, B. F. van Dongen, E. Kindler, Ch. W. GuЁnther, “Process mining: A two-step approach using transition systems and regions”, BPM Center Report BPM-06-30, BPMcenter. org, 6, 2006.

9. A. J. M. M. Weijters, W. M. P. van der Aalst, A. K. A. De Medeiros, “Process mining with the heuristics miner-algorithm”, Technische Universiteit Eindhoven, Tech. Rep. WP, 166, 2006, 1–34.

10. B. F van Dongen, N. Busi, G. Pinna, W. M. P. van der Aalst, “An iterative algorithm for applying the theory of regions in process mining” (Proceedings of the workshop on formal approaches to business processes and web services (FABPWS’07)), 2007.

11. J. Carmona, J. Cortadella, M. Kishinevsky, “A Region-Based Algorithm for Discovering Petri Nets from Event Logs”, International Conference on Business Process Management, Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, 2008, 358–373.

12. W. M. P. van der Aalst, A. K. A. de Medeiros, A. J. M. M. Weijters, “Genetic process mining”, International Conference on Application and Theory of Petri Nets, Springer, 2005, 48–69.

13. A. J. M. M. Weijters, W. M. P. van der Aalst, “Rediscovering workflow models from event- based data using little thumb”, Integrated Computer-Aided Engineering, 10:2 (2003), 151–162.

14. G. Greco, A. Guzzo, L. Pontieri, “Mining taxonomies of process models”, Data & Knowledge Engineering, 67:1 (2008), 74–102.

15. Ch. W. GuЁnther, W. M. P. van der Aalst, “Fuzzy mining–adaptive process simplification based on multi-perspective metrics”, International Conference on Business Process Management, Springer, 2007, 328–343.

16. F. Mannhardt, M. de Leoni, H. A. Reijers, W. M. P. van der Aalst, P. J. Toussaint, “From Low-Level Events to Activities – A Pattern-Based Approach”, Business Process Management: 14th International Conference, BPM 2016, Springer International Publishing, Cham, 2016, 125–141.

17. N. Tax, N. Sidorova, R. Haakma, W. M. P. van der Aalst, “Event abstraction for process mining using supervised learning techniques”, Proceedings of the SAI Conference on Intelligent Systems (IntelliSys), 2016, 161–170.

18. J. Li, R. P. J. Ch. Bose, W. M. P. van der Aalst, “Mining context-dependent and interactive business process maps using execution patterns”, International Conference on Business Process Management, Springer, 2010, 109–121.

19. R. P. J. Ch. Bose, E. H. M. W. Verbeek, W. M. P. van der Aalst, “Discovering hierarchical process models using prom”, Forum at the Conference on Advanced Information Systems Engineering (CAiSE), Springer, 2011, 33–48.

20. J. Cortadella, M. Kishinevsky, A. Kondratyev, L. Lavagno, A. Yakovlev, “Petrify: a tool for manipulating concurrent specifications and synthesis of asynchronous controllers”, IEICE Transactions on information and Systems, 80, 1997, 315–325.

21. A. Kalenkova, I. Lomazova, “Discovery of cancellation regions within process mining techniques”, Fundamenta Informaticae, 133:2–3 (2014), 197–209.

22. A. Kalenkova, I. Lomazova, W. M. P. van der Aalst, “Process Model Discovery: A Method Based on Transition System Decomposition”, International Conference on Application and Theory of Petri Nets, Springer International Publishing, Cham, 2014, 71–90.

23. R. P. J. Chandra Bose, W. M. P. van der Aalst, “Process diagnostics using trace alignment: opportunities, issues, and challenges”, Information Systems, 37:2 (2012), 117–141.

24. Th. Baier, J. Mendling, “Bridging abstraction layers in process mining by automated matching of events and activities”, Business Process Management, Springer, 2013, 17–32.

25. J. Desel, W. Reisig, “The synthesis problem of petri nets”, Acta informatica, 33:4 (1996), 297–315.

26. A. Rozinat, Process mining: conformance and extension, PhD thesis, Technische Universiteit Eindhoven, 2010.

27. A. Begicheva, I. Lomazova, Does your event log fit the high-level process model? Modeling and Analysis of Information Systems, 22:3 (2015), 392–403.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Бегичева А.К., Ломазова И.А. Построение высокоуровневой модели процесса по журналу событий. Моделирование и анализ информационных систем. 2017;24(2):125-140. https://doi.org/10.18255/1818-1015-2017-2-125-140

For citation: Begicheva A.A., Lomazov I.A. Discovering High-Level Process Models from Event Logs. Modeling and Analysis of Information Systems. 2017;24(2):125-140. https://doi.org/10.18255/1818-1015-2017-2-125-140

Просмотров: 4527

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)