0000‐0002‐8997‐7517] och Wil M.P. Van der Aalst [0000−0002−0955−6940] Sammanfattning. Numera registreras allt fler processdata automatiskt av informationssystem och görs tillgängliga i form av händelseloggar. Processutvinningstekniker möjliggör processcentrerad analys av data, inklusive automatisk upptäckt av processmodeller och kontroll av om händelsedata överensstämmer med en viss modell. I detta papper analyserar vi den tidigare outforskade inställningen av osäkra händelseloggar: loggar där kvantifierad osäkerhet registreras tillsammans med motsvarande data. Vi definierar en taxonomi av osäkra evenemangsloggar och modeller, och vi undersöker de utmaningar som osäkerhet innebär vid processupptäckter och konformitetskontroll. Slutligen visar vi hur övre och nedre gränser för konformation kan fås att anpassa ett osäkert spår till en vanlig processmodell.
Uttryck av spår genom modeller används i REF för beräkning av övre och nedre gränser för överensstämmelse poäng av osäkra spår mot klassiska referensmodeller.
Mining Uncertain Event Data in Process Mining
{'venue': 'International Conference on Process Mining (ICPM), Aachen, Germany, 2019, pp. 89-96', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}