Ledningen av affärsprocesser kan stödja effektivitetsförbättringar i organisationer. Ett av de mest intressanta problemen är gruvdrift och representation av processmodeller i ett deklarativt språk. Olika nyligen föreslagna kunskapsbaserade språk visade fördelar jämfört med grafbaserade proceduranmärkningar. Dessutom kräver snabba förändringar av miljön att organisationer kontrollerar hur kompatibla nya processfall är med de utplacerade modellerna. Vi presenterar en statistisk relativ inlärningsmetod för Workflow Mining som tar hänsyn till både flexibilitet och osäkerhet i verkliga miljöer. Den utför automatisk upptäckt av processmodeller som uttrycks i en probabilistisk logik. Den använder den befintliga DPML algoritmen för att extrahera första ordningens logiska begränsningar från processloggar. Begränsningarna översätts sedan till Markov Logic för att lära sig deras vikter. Slutsats om den resulterande Markov Logic modellen möjliggör en probabilistisk klassificering av testspår, genom att tilldela dem sannolikheten för att vara överensstämmande med modellen. Vi tillämpade detta tillvägagångssätt på tre datauppsättningar och jämförde det med enbart DPML, fem Petri netto- och EPC-baserade processbrytningsalgoritmer och Tilde. Tekniken kan bättre klassificera nya utförande spår, visar högre noggrannhet och områden under PR/ROC kurvor i de flesta fall.
I REF en två-stegs aproach till arbetsflöde gruvdrift börjar genom att extrahera första-order begränsningar från processloggar, sedan tillämpar Markov logik för att lära parametrar för en statistisk relationsmodell.
Statistical relational learning for workflow mining
{'venue': 'Intell. Data Anal.', 'journal': 'Intell. Data Anal.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}