Iskra: Инструмент починки моделей процессов
https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2015-27(3)-16
Аннотация
В данной работе представлено приложение для проведения экспериментов в области Process mining и тестирования алгоритмов починки моделей. Подходы и методы Process mining предназначены для извлечения моделей бизнес процессов из логов событий, их анализа и усовершенствования. Починка модели процесса необходима в случаях недостаточного соответствия существующей модели логам событий реального процесса. В статье рассматривается реализация модульного подхода починки моделей. Несмотря на то, что статья нацелена на описание особенностей реализации инструмента, теоретические основы модульной починки моделей рассмотрены на уровне, достаточном для понимания подхода. Более того, рассмотрены сценарии использования инструмента и описаны способы его расширения. Приведен обзор других существующих решений для починки моделей, обсуждены их сильные и слабые стороны.
Об авторах
И. Шугуров
Лаборатория процессно-ориентированных информационных систем, Национальный Исследовательский Университет «Высшая Школа Экономики»
Россия
Россия
А. Мицюк
Лаборатория процессно-ориентированных информационных систем, Национальный Исследовательский Университет «Высшая Школа Экономики»
Россия
Россия
Список литературы
1. Wil M. P. van der Aalst. Process mining: discovery, conformance and enhancement of business processes. Springer, 2011.
2. IEEE Task Force on Process Mining. Process mining manifesto. Business Process Management Workshops, ser. Lecture Notes in Business Information Processing, F. Daniel, K. Barkaoui, and S. Dustdar, Eds., vol. 99. Springer-Verlag, Berlin, 2012, pp. 169-194.
3. W. M. P. van der Aalst, A. Adriansyah, and B. F. van Dongen. Replaying history on process models for conformance checking and performance analysis. Wiley Interdisc. Rew.: Data Mining and Knowledge Discovery, vol. 2, no. 2, pp. 182-192, 2012.
4. A. Rozinat and W. M. van der Aalst. Conformance checking of processes based on monitoring real behavior. Information Systems, vol. 33, no. 1, pp. 64-95, 2008.
5. D. Fahland and W. van der Aalst. Repairing process models to reflect reality. Business Process Management, ser. Lecture Notes in Computer Science, A. Barros, A. Gal, and E. Kindler, Eds. Springer Berlin Heidelberg, 2012, vol. 7481, pp. 229-245.
6. W. M. P. van der Aalst. Decomposing petri nets for process mining: A generic approach. Distributed and Parallel Databases, vol. 31, no. 4, pp. 471-507, 2013.
7. W. M. Van Der Aalst. A general divide and conquer approach for process mining. Computer Science and Information Systems (FedCSIS), 2013 Federated Conference on. IEEE, 2013, pp. 1-10.
8. Prom framework. [Online]. Available: http://www.promtools.org/doku.php, accessed 2015-06-25.
9. F. Buschmann, R. Meunier, H. Rohnert, P. Sommerlad, and M. Stal. Pattern-oriented Software Architecture: A System of Patterns. New York, NY, USA: John Wiley & Sons, Inc., 1996.
10. W. van der Aalst, T. Weijters, and L. Maruster. Workflow mining: Discovering process models from event logs. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 16, no. 9, pp. 1128-1142, 2004.
11. J. van der Werf, B. van Dongen, C. Hurkens, and A. Serebrenik. Process discovery using integer linear programming. Applications and Theory of Petri Nets, ser. Lecture Notes in Computer Science, K. van Hee and R. Valk, Eds. Springer Berlin Heidelberg, 2008, vol. 5062, pp. 368-387.
12. W. van der Aalst, A. de Medeiros, and A. Weijters. Genetic process mining. Applications and Theory of Petri Nets 2005, ser. Lecture Notes in Computer Science, G. Ciardo and P. Darondeau, Eds. Springer Berlin Heidelberg, 2005, vol. 3536, pp. 48-69.
13. A. Weijters, W. M. van Der Aalst, and A. A. De Medeiros. Process mining with the heuristics miner-algorithm. Technische Universiteit Eindhoven, Tech. Rep. WP, vol. 166, pp. 1-34, 2006.
14. S. Leemans, D. Fahland, and W. van der Aalst. Discovering blockstructured process models from incomplete event logs. Application and Theory of Petri Nets and Concurrency, ser. Lecture Notes in Computer Science, G. Ciardo and E. Kindler, Eds. Springer International Publishing, 2014, vol. 8489, pp. 91-110.
15. J. Munoz-Gama, J. Carmona, and W. M. van der Aalst. Single-entry single-exit decomposed conformance checking. Information Systems, vol. 46, pp. 102 - 122, 2014.
16. E. Gamma, R. Helm, R. Johnson, and J. Vlissides. Design Patterns: Elements of Reusable Object-oriented Software. Boston, MA, USA: Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., 1995.
17. W. van der Aalst. Decomposing process mining problems using passages. Application and Theory of Petri Nets, ser. Lecture Notes in Computer Science, S. Haddad and L. Pomello, Eds. Springer Berlin Heidelberg, 2012, vol. 7347, pp. 72-91.
18. Beck. Test Driven Development: By Example. Boston, MA, USA: Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., 2002.
19. Rapidprom. [Online]. Available: http://www.rapidprom.org/, accessed 2015-06-25.
20. Rapidminer. [Online]. Available: https://rapidminer.com/, accessed 2015-06-25.
21. S. Shershakov. DPMine/C: C++ library and graphical frontend for DPMine workflow language. Proceedings of the Spring/Summer Young Researchers Colloquium on Software Engineering, vol. 8, 2014.
Рецензия
Для цитирования:
Шугуров И., Мицюк А. Iskra: Инструмент починки моделей процессов. Труды Института системного программирования РАН. 2015;27(3):237-254. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2015-27(3)-16
For citation:
Shugurov I., Mitsyuk A. Iskra: A Tool for Process Model Repair. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2015;27(3):237-254. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2015-27(3)-16
Послать статью по эл. почте 