Processbrytning gör det möjligt för analytiker att utnyttja loggar av historiska utföranden av affärsprocesser för att få insikter om de faktiska resultaten av dessa processer. En av de mest studerade processerna är automatiserad processfyndighet. En automatiserad process upptäckt metod tar som inmatning en händelselogg, och producerar som utgång en affärsprocess modell som fångar kontroll-flöde förhållandet mellan uppgifter som observeras i eller underförstått av händelseloggen. Olika automatiserade metoder för att upptäcka processer har föreslagits under de senaste två decennierna, vilket har lett till olika avvägningar mellan skalbarhet, noggrannhet och komplexitet hos de resulterande modellerna. Dessa metoder har dock utvärderats på ett ad hoc- sätt, med användning av olika datauppsättningar, experimentella uppställningar, utvärderingsåtgärder och baslinjer, vilket ofta leder till ojämförbara slutsatser och ibland icke-reproducerbara resultat på grund av användningen av slutna datauppsättningar. Denna artikel ger en systematisk utvärdering och jämförande utvärdering av automatiserade processupptäcktsmetoder, med hjälp av ett riktmärke med öppen källkod och som omfattar 12 allmänt tillgängliga händelser i realtid, 12 egenutvecklade händelser i realtid och nio kvalitetsmått. Resultaten belyser luckor och outforskade avvägningar inom området, bland annat bristen på skalbarhet hos vissa metoder och stora skillnader i deras prestanda när det gäller de olika kvalitetsmått som används.
Augusto m.fl. REF tillhandahåller en systematisk utvärdering och jämförande utvärdering av befintliga automatiserade metoder för att upptäcka processer med hjälp av ett riktmärke med öppen källkod och allmänt tillgängliga evenemangsloggar.
Automated Discovery of Process Models from Event Logs: Review and Benchmark
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}