Abstrakt. Lejonets andel av processgruveforskningen fokuserar på upptäckten av end-to-end processmodeller som beskriver det karakteristiska beteendet hos observerade fall. Begreppet processexemple (dvs. fallet) spelar en viktig roll i processbrytningen. Mönster gruvdrift tekniker (såsom frekventa itemet gruvdrift, förening regel lärande, sekvens gruvdrift, och traditionell episod gruvdrift) inte överväga process fall. Ett avsnitt är en samling av delvis beställda händelser. I detta dokument presenterar vi en ny teknik (och motsvarande genomförande) som upptäcker ofta förekommande episoder i händelseloggar och därmed utnyttjar det faktum att händelser är förknippade med fall. Därför kan arbetet placeras mellan processbrytning och mönsterbrytning. Episode upptäckt har sina tillämpningar i bland annat att upptäcka lokala mönster i komplexa processer och konformans kontroll baserad på partiella order. Vi upptäcker också avsnitt regler för att förutsäga beteende och upptäcka korrelerade beteenden i processer. Vi har utvecklat en ProM plug-in som utnyttjar effektiva algoritmer för upptäckt av frekventa episoder och avsnitt regler. Experimentella resultat baserade på verkliga händelser visar att metoden är genomförbar och användbar.
Händelseloggar är inte den enda lämpliga inmatningen för de tekniker som presenteras i detta dokument: vi ser en intressant länk till arbetet med upptäckt av frekventa episoder, t.ex. som nyligen rapporterats i REF.
Discovery of Frequent Episodes in Event Logs
{'venue': 'SIMPDA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}