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安娜·A·卡伦科娃。；伊琳娜·洛马佐娃。；Wil M.P.范德阿尔斯特。

过程模型发现：一种基于转换系统分解的方法。 （英语） Zbl 1410.68252号

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摘要：流程挖掘旨在通过从事件日志中提取信息来发现和分析流程。过程挖掘发现算法处理大型数据集以自动学习过程模型。随着越来越多的事件数据变得可用，人们希望学习更大、更复杂的过程模型。为了解决与结果模型的可读性相关的问题，并确保可处理性，提出了各种分解方法。本文基于事件日志结构的先验知识，提出了一种新的分解方法，用于从事件日志中发现更可读的模型：分别处理流程执行的常规和特殊情况。对应于给定事件日志的转换系统被分解为常规部分和特定部分。然后将一个已知的发现算法应用于这两个部分，最后将这些模型组合成单个流程模型。证明了子模型的结构和行为属性是由统一过程模型继承的。通过一个运行示例说明了所提出的发现算法。
有关整个系列，请参见[Zbl 1291.68014号].

引用于1文件

MSC公司：

68问题85 并发和分布式计算的模型和方法（进程代数、互模拟、转换网等）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

软件：

汪汪叫；rbminer公司；正式舞会
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.A.Kalenkova}等人，Lect。票据计算。科学。848971-90（2014年；Zbl 1410.68252）
全文： 内政部

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