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马蒂尔德·博尔顿哈根;托马斯·查泰恩;乔塞普·卡莫纳

基于广义对齐的流程行为跟踪聚类。 （英语） 兹伯利07796225

Donatelli，Susanna（编辑）等人，《Petri网和并发的应用和理论》。第40届国际会议，2019年6月23日至28日，德国亚琛，PETRI NETS 2019，会议记录。查姆：斯普林格。莱克特。注释计算。科学。11522, 237-257 (2019).
概要：流程挖掘技术使用包含真实流程执行的事件日志，以便挖掘、对齐和扩展流程模型。将事件日志划分为跟踪变量有助于理解和分析跟踪，因此它是流程挖掘环境中常见的预处理。跟踪聚类使该分区自动化；传统上，它的应用没有考虑流程模型的可用性。在本文中，我们扩展了我们之前在基于流程模型的跟踪聚类方面的工作，允许集群质心具有复杂的结构，从部分顺序一直到初始流程模型的子网。通过这种方式，本文提出的新集群框架能够将仅由于流程模型中的并发或循环构造而距离较远的跟踪聚集在一起。我们展示了跟踪集群框架的不同实例的复杂性分析，并在一个原型工具中实现了它，该工具已在不同的数据集上进行了测试。
关于整个系列，请参见[Zbl 1423.68021号].

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）
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Boltenhagen}等人，Lect。注释计算。科学。11522、237--257（2019；Zbl 07796225）
全文： 内政部 哈尔

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