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Sturm, Christian ; Schönig, Stefan ; Jablonski, Stefan:
A MapReduce Approach for Mining Multi-Perspective Declarative Process Models.
In:
Proceedings of the 20th International Conference on Enterprise Information Systems. Volume 2. ICEIS. -
Funchal, Madeira
: SCITEPRESS
,
2018
. - S. 585-595
ISBN 978-989-758-298-1
DOI: https://doi.org/10.5220/0006710305850595
Abstract
Automated process discovery aims at generating a process model from an event log. Such models can be represented as a set of declarative constraints where temporal coherencies can also be intertwined with dependencies upon value ranges of data parameters and resource characteristics. Existing mining tools do not support multi-perspective constraint discovery or are not efficient enough. In this paper, we propose an efficient mining framework for discovering multi-perspective declarative models that builds upon the distributed processing method MapReduce. Mining performance and effectiveness have been tested on several real-life event logs.
Weitere Angaben
| Publikationsform: | Aufsatz in einem Buch |
|---|---|
| Begutachteter Beitrag: | Ja |
| Institutionen der Universität: | Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Institut für Informatik > Lehrstuhl Angewandte Informatik IV > Lehrstuhl Angewandte Informatik IV - Univ.-Prof. Dr.-Ing. Stefan Jablonski Fakultäten Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Institut für Informatik Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Institut für Informatik > Lehrstuhl Angewandte Informatik IV |
| Titel an der UBT entstanden: | Ja |
| Themengebiete aus DDC: | 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik |
| Eingestellt am: | 21 Dec 2017 07:56 |
| Letzte Änderung: | 31 Jan 2024 11:13 |
| URI: | https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/41064 |