Under de senaste åren har en ny generation av adaptiva process-aware informationssystem (PAIS) vuxit fram, vilket möjliggör dynamiska processförändringar i drift, samtidigt som PAIS robusthet och konsekvens bevaras. Adaptive PAIS gör det möjligt för auktoriserade användare att lägga till nya processaktiviteter, att ta bort befintliga aktiviteter eller att ändra fördefinierade aktivitetssekvenser under körtiden. Både denna tidsflexibilitet och processkonfigurationer vid byggtiden, leder till att ett stort antal processvarianter härleds från samma processmodell, men något olika i struktur på grund av de tillämpade förändringarna. I allmänhet är processvarianter dyra att konfigurera och svåra att underhålla. I denna uppsats presenteras utvalda resultat från vårt MinAdept-projekt. I synnerhet tillhandahåller vi en klusteralgoritm som främjar lärande från tidigare processförändringar genom att utvinna en samling processvarianter. Till följd av gruvbrytningen får vi en processmodell för vilken det genomsnittliga avståndet till processvariantmodellerna blir minimalt. Genom att anta denna processmodell som referensmodell i PAIS minskar behovet av framtida processkonfiguration och anpassning. Vi har validerat vår klusteralgoritm genom en fallstudie samt omfattande simuleringar. Sammantaget är vår vision att möjliggöra full processlivscykelstöd i adaptiv PAIS.
I REF beskrivs ett tillvägagångssätt för att syntetisera den mest representativa processmodellen ur en samling varianter.
THE MINADEPT CLUSTERING APPROACH FOR DISCOVERING REFERENCE PROCESS MODELS OUT OF PROCESS VARIANTS
{'venue': 'Int. J. Cooperative Inf. Syst.', 'journal': 'Int. J. Cooperative Inf. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}