RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Модел. и анализ информ. систем:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Модел. и анализ информ. систем, 2017, том 24, номер 2, страницы 125–140 (Mi mais553)  

Discovering high-level process models from event logs

[Построение высокоуровневой модели процесса по журналу событий]

A. K. Begicheva, I. A. Lomazova

National Research University Higher School of Economics, Laboratory of Process-Aware Information Systems, 20 Myasnitskaya str., Moscow 101000, Russia

Аннотация: Извлечение и анализ процессов (process mining) — это достаточно новая область компьютерных наук, изучающая синтез и анализ процессов на основе журналов событий. В работе рассматривается задача извлечения высокоуровневой модели по низкоуровневому журналу событий, т.е. задача автоматического синтеза модели процесса на основе информации, хранящейся в журналах событий информационной системы. События в высокоуровневой модели — это абстрактные события, которые могут быть детализированы в виде низкоуровневых подпроцессов, поведение которых представлено в журналах событий. Синтез моделей интенсивно изучается в рамках исследований по майнингу процессов, но в основном в литературе рассматриваются только логи и модели одного и того же уровня детализации. Здесь мы представляем алгоритм для извлечения высокоуровневых ациклических моделей процессов на основании журналов событий и заранее определенного разбиения низкоуровневых событий на подмножества, ассоциированные с абстрактными событиями в высокоуровневой модели.

Ключевые слова: сети Петри, высокоуровневые модели процессов, журналы событий, Process Mining, синтез моделей.

Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 16-01-00546_а
Работа выполнена при поддержке Программы фундаментальных исследований Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» и Российского фонда фундаментальных исследований, проект 16-01-00546.


DOI: https://doi.org/10.18255/1818-1015-2017-2-125-140

Полный текст: PDF файл (648 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
УДК: 517.9
Поступила в редакцию: 11.01.2017
Язык публикации: английский

Образец цитирования: A. K. Begicheva, I. A. Lomazova, “Discovering high-level process models from event logs”, Модел. и анализ информ. систем, 24:2 (2017), 125–140

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{BegLom17}
\by A.~K.~Begicheva, I.~A.~Lomazova
\paper Discovering high-level process models from event logs
\jour Модел. и анализ информ. систем
\yr 2017
\vol 24
\issue 2
\pages 125--140
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mais553}
\crossref{https://doi.org/10.18255/1818-1015-2017-2-125-140}
\elib{http://elibrary.ru/item.asp?id=29063997}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/mais553
  • http://mi.mathnet.ru/rus/mais/v24/i2/p125

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Моделирование и анализ информационных систем
    Просмотров:
    Эта страница:140
    Полный текст:54
    Литература:15

     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2019