Abstrakt. Processbrytning är till hjälp för driftsättning av nya affärsprocesser samt revision, analys och förbättring av de redan antagna. De flesta av de befintliga processbrytningsalgoritmerna har problem med att hantera osynliga uppgifter, dvs. sådana uppgifter som finns i en processmodell men inte i dess händelselogg. Detta är ett problem eftersom osynliga uppgifter huvudsakligen används för routing men inte får ignoreras. I detta dokument föreslås en ny processbrytningsalgoritm som heter α #, som utökar gruvkapaciteten hos den klassiska α-algoritmen genom att stödja upptäckten av primära osynliga uppgifter från händelseloggar. Prime osynliga uppgifter är uppdelade i tre typer beroende på deras strukturella egenskaper, dvs., SKIP, REDO och SWITCH. Därefter introduceras det nya beställningsförhållandet för att upptäcka lögnaktiga beroenden mellan uppgifter som återspeglar de främsta osynliga uppgifterna. En minskningsregel för att identifiera överflödiga "mentala" beroenden övervägs också. Därefter presenteras byggalgoritmen för att infoga primära osynliga uppgifter av SKIP/REDO/SWITCH-typer. Den föreslagna α # algoritmen har utvärderats med hjälp av både artificiella och verkliga loggar och resultaten är lovande.
I REF fokuserar man på att upptäcka osynliga uppgifter från händelseloggar.
Mining Process Models with Prime Invisible Tasks
{'venue': 'Data Knowl. Eng.', 'journal': 'Data Knowl. Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}