Sammanfattning En av de största utmaningarna inom processbrytning är att upptäcka en processmodell som beskriver observerat beteende på bästa möjliga sätt. Eftersom händelseloggar endast innehåller exempel beteende och man inte kan anta att ha sett alla möjliga processutföranden, process upptäckt tekniker måste kunna hantera ofullständighet. I detta dokument studerar vi effekterna av sådana ofullständiga loggar på processupptäckter. Vi analyserar effekterna av att loggarna är ofullständiga på beteendeförhållandena, som är en abstraktion som ofta används av processupptäcktstekniker. Vi introducerar probabilistiska beteenderelationer som är mindre känsliga för ofullständighet, och utnyttja dessa relationer för att ge en mer robust process upptäckt algoritm. Vi bevisar denna algoritm för att kunna återupptäcka en modell av det ursprungliga systemet. Dessutom visar vi i experiment att vår strategi även omdiscovers modeller från ofullständiga händelseloggar som är mycket mindre än vad som krävs av andra processupptäckt algoritmer.
Leemans m.fl. REF analyserade effekten av ofullständiga loggar på processbrytning och införde en probabilistisk beteenderelation som är mindre känslig för ofullständighet, vilket föreslår en mer robust algoritm.
Discovering Block-Structured Process Models from Incomplete Event Logs
{'venue': 'Petri Nets', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}