Process Gruvdrift avser utvinning av processmodeller från händelseloggar. Verkliga processer tenderar att vara mindre strukturerade och mer flexibla. Traditionella processbrytningsalgoritmer har problem med sådana ostrukturerade processer och genererar spagettiliknande processmodeller som är svåra att förstå. En metod för att övervinna detta är att klustra processa fall (en process instans manifesteras som ett spår och en händelselogg motsvarar en multi-uppsättning av spår) så att var och en av de resulterande kluster motsvarar en sammanhängande uppsättning process fall som kan representeras på ett adekvat sätt av en processmodell. I detta dokument föreslår vi ett sammanhangsmedvetet tillvägagångssätt för att spåra kluster på grundval av allmänna redigeringsavstånd. Det är välkänt att det allmänna redigeringsavståndet är mycket känsligt för kostnaderna för redigeringsåtgärder. Vi definierar ett automatiserat tillvägagångssätt för att härleda kostnaderna för redigeringsåtgärder. Den metod som föreslås i detta dokument överträffar moderna metoder för att spåra kluster i processbrytning. Vi utvärderar godheten hos de formade klusteren med hjälp av etablerade lämplighets- och begriplighetsmått som definieras i samband med processbrytning. Den föreslagna metoden kan generera kluster så att de processmodeller som bryts från de klustererade spåren visar en hög grad av lämplighet och begriplighet jämfört med samtida metoder.
Bose m.fl. föreslå ett sammanhangsmedvetet tillvägagångssätt för klusterprocesser baserade på Levenshtein avstånd REF.
Context Aware Trace Clustering: Towards Improving Process Mining Results
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}