通过模拟不同场景生成的事件日志,并通过流程挖掘进行分析。

IF 0.2 Q4 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
Felipe Nedopetalski, J. C. J. De Freitas
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摘要

信息管理系统每天都会生成大量的数据。通常这些信息存储在数据库或事件日志中。过程挖掘可以利用这些信息为公司提供有用的知识。这项工作的目的是生成不同模拟场景的事件日志,并使用过程挖掘对其进行分析。这些场景试图模拟办公室环境中的日常活动。一个例子是模糊资源场景,它试图模拟人类活动中固有的不确定性。为了实现这一目标,使用了一些开源工具。CPN工具用于建立和模拟基于处理投诉流程网络的工作流网络,并在模拟过程中生成事件日志。ProM用于在生成的事件日志中应用过程发现和一致性检查的算法。使用的算法是归纳视觉矿工。场景之间的比较显示,由于每个场景的目的,运行时之间存在显著差异。有了这种类型的场景模拟,企业主可以对公司的可能场景进行模拟,并为客户估计更好的截止日期。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Event logs gerados da simulação de diferentes cenários e analisados com mineração de processos.
A cada dia uma quantidade enorme de dados é gerada de sistemas gerenciados por informações. Geralmente esta informação é armazenada em banco de dados ou event logs. Mineração de processos pode utilizar esta informação para prover conhecimento útil para empresas. O objetivo deste trabalho é produzir event logs de diferentes cenários de simulação e analisá-los utilizando mineração de processos. Estes cenários tentam simular atividades contidianas em um ambiente de escritório. Um exemplo é o cenário de recurso fuzzy que tenta simular a incerteza inerente em atividades realizas por humanos. Para alcançar este objetivo algumas ferramentas open-source foram utilizadas. CPN Tools foi utilizada para construir e simular a Workflow net baseada na rede “Handle Complaint Process” e gerar os event logs durante as simulações. ProM foi utilizado para aplicar os algoritmos de process discovery e conformance checking nos event logs gerados. O algoritmo utilizado foi o Inductive Visual Miner. A comparação entre os cenários mostrou uma diferença significativa entre os tempos de execução devido ao propósito de cada cenário. Com este tipo de simulação de cenários, donos de negócios podem realizar simulações de possíveis cenários de sua empresa e estimar melhores deadlines para seus clientes.
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Revista Brasileira de Computacao Aplicada
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