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A MapReduce Approach for Mining Multi-Perspective Declarative Process Models

Titelangaben

Sturm, Christian ; Schönig, Stefan ; Jablonski, Stefan:
A MapReduce Approach for Mining Multi-Perspective Declarative Process Models.
In: International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS). - Funchal, Madeira, Portugal : SCITEPRESS Science and Technology Publications , 2018

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: 21 Dec 2017 07:56
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/41064