Abstract-I detta papper beskriver vi en metod för att upptäcka frekvent beteendemönster i händelseloggar. Vi uttrycker dessa mönster som lokala processmodeller. Lokal processmodell gruvdrift kan placeras i-mellan process upptäckt och episod / sekventiella mönster gruvdrift. Den teknik som presenteras i detta papper kan lära beteendemönster som involverar sekventiell sammansättning, samstämmighet, val och loop, som i processbrytning. Men vi tittar inte på start-till-slut modeller, som skiljer vår strategi från process upptäckt och skapar en länk till episod / sekventiella mönster gruvdrift. Vi föreslår ett stegvist förfarande för att bygga lokala processmodeller som fångar upp frekventa mönster baserade på så kallade processträd. Vi föreslår fem kvalitetsmått och motsvarande mått för lokala processmodeller, med tanke på en händelselogg. Vi visar monotonitet egenskaper för vissa kvalitetsdimensioner, vilket möjliggör en upptrappning av lokala processmodell upptäckt genom beskärning. Vi visar genom en verklig fallstudie att gruvdrift lokala mönster gör att vi kan få insikter i processer där regelbundna start-to-end process upptäckt tekniker bara kan lära sig ostrukturerade, blomliknande, modeller.
Ett annat tillvägagångssätt, som kallas lokal processbrytning, presenteras i REF.
Mining Local Process Models
{'venue': 'Journal of Innovation in Digital Ecosystems volume 3 issue 2 (2016), pages 183-196', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}