Process mining har framgått som ett sätt att analysera beteendet hos en organisation genom att extrahera kunskap från händelseloggar och genom att erbjuda tekniker för att upptäcka, övervaka och förbättra verkliga processer. I upptäckten av processmodeller, hämta en komplex, dvs. en knappt läsbar process modell, kan hindra utvinning av information. Även i välstrukturerade processmodeller finns det information som inte kan erhållas med nuvarande teknik. I den här artikeln presenterar vi WoMine, en algoritm för att hämta frekventa beteendemönster från modellen. Vår metod sökningar i processmodeller extrahera strukturer med sekvenser, urval, paralleller och loopar, som ofta utförs i loggarna. Detta förslag har validerats med en uppsättning processmodeller, däribland några från BPI Challenges, och jämförts med den senaste tekniken. Experiment har bekräftat att WoMine kan hitta alla typer av mönster, extrahera information som inte kan brytas med den senaste tekniken.
Dessutom, David et al. föreslagna WoMine, som kan hämta frekvent beteendemönster såsom sekvenser, val, paralleller och loopar från modellen REF.
Mining Frequent Patterns in Process Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}