Abstrakt. Flerdimensionell processbrytning antar begreppet datakuber för att dela upp händelsedata i en uppsättning homogena underloggar enligt fall- och händelseattribut. För varje underlogg upptäcks en separat processmodell och jämförs med andra modeller för att identifiera gruppspecifika skillnader för processen. Även om det inte är tidskritiskt är prestanda avgörande på grund av analysens explorativa egenskaper. Vi föreslår att använda väletablerade metoder från datalagerdomänen baserade på relationsdatabaser för att ge godtagbar prestanda. I detta dokument presenterar vi de underliggande relationskoncepten för PMCube, ett datawarehouse-baserat tillvägagångssätt för flerdimensionell processbrytning. Baserat på en relationell databas schema, introducerar vi generiska frågemönster som kartlägger OLAP frågor till SQL för att driva verksamheten (dvs.. aggregering och filtrering) till databashanteringssystemet. Vi utvärderar run-time beteendet hos vår strategi genom ett antal experiment. Resultaten visar att vår strategi ger en betydligt bättre prestanda än den senaste tekniken för flerdimensionell processbrytning och skalar upp linjärt med antalet händelser.
I REF förbättras prestandan för flerdimensionell processbrytning (MPM) med hjälp av relationella databasers tekniker.
A Relational Data Warehouse for Multidimensional Process Mining
{'venue': 'SIMPDA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}