Abstract Process upptäckt är problemet med, med tanke på en logg av observerat beteende, att hitta en process modell som "bästa" beskriver detta beteende. Ett stort antal olika processupptäcktsalgoritmer har föreslagits. Inga befintliga algoritmgarantier för att returnera en passande modell (dvs. kunna reproducera allt observerat beteende) som är ljud (fri från dödläge och andra anomalier) i ändlig tid. Vi presenterar en extensible ram för att från varje given logg upptäcka en uppsättning blockstrukturerade processmodeller som är ljud och passar det observerade beteendet. Dessutom karakteriserar vi den minimala information som krävs i loggen för att återupptäcka en viss processmodell. Vi tillhandahåller sedan en polynom-tidsalgoritm för att upptäcka en ljud, montering, blockstrukturerad modell från en given logg; vi ger tillräckliga villkor på loggen för vilken vår algoritm returnerar en modell som är språkekvivalent med den processmodell som ligger bakom loggen, inklusive osynligt beteende. Tekniken implementeras i ett prototypiskt verktyg.
En ny teknik som vägleds mot upptäckten av blockstrukturerade modeller och har låg komplexitet har presenterats i REF.
Discovering Block-Structured Process Models From Event Logs- A Constructive Approach
{'venue': 'Petri Nets', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}