Abstract-Process gruvteknik fokuserar på att extrahera insikt i processer från händelseloggar. I många fall är händelser som registreras i händelseloggen för finkorniga, vilket gör att processupptäcktsalgoritmer upptäcker obegripliga processmodeller eller processmodeller som inte är representativa för händelseloggen. Vi visar att när processupptäcktalgoritmer bara kan upptäcka en icke-representativ processmodell från en låg nivå händelselogg, kan struktur i processen i vissa fall fortfarande upptäckas genom att först abstraktera händelseloggen till en högre nivå av granularitet. Detta ger upphov till utmaningen att överbrygga klyftan mellan en ursprunglig lågnivåhändelselogg och ett önskat högnivåperspektiv på denna logg, så att en mer strukturerad eller mer begriplig processmodell kan upptäckas. Vi visar att övervakad inlärning kan utnyttjas för händelsen abstraktion uppgift när annoteringar med hög nivå tolkningar av låg nivå händelser finns tillgängliga för en delmängd av sekvenserna (dvs. spår). Vi presenterar en metod för att generera vektorrepresentationer av händelser baserat på XES-tillägg, och beskriver ett tillvägagångssätt för abstrakta händelser i en händelselogg med tillstånd Random Fields med hjälp av dessa händelsefunktioner. Dessutom föreslår vi en sekvensfokuserad metriska för att utvärdera övervakade händelseabstraction resultat som nära passar till uppgifterna för process upptäckt och konformitet kontroll. Vi avslutar detta dokument genom att visa nyttan av övervakad händelse abstraktion för att få mer strukturerade och / eller mer begripliga processmodeller med hjälp av både verkliga händelser data och syntetiska händelser data.
I REF föreslår författarna en övervakad abstraktionsteknik som är tillämplig i de fall där kommentarer med högnivåtolkningar av lågnivåhändelserna finns tillgängliga för en undergrupp av spår.
Event Abstraction for Process Mining using Supervised Learning Techniques
{'venue': 'Lecture Notes in Networks and Systems, 15 (2017), 251-269', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}