从事件日志自动发现过程模型：综述与基准测试
软件工程
2018-01-31 v3
摘要
过程挖掘使分析人员能够利用业务流程历史执行的日志来提取有关这些流程实际性能的洞察。自动化过程发现是得到最广泛研究的过程挖掘操作之一。一种自动化过程发现方法以事件日志作为输入，输出一个业务流程模型，该模型捕获事件日志中观察到或隐含的任务之间的控制流关系。过去二十年提出了各种自动化过程发现方法，在可扩展性、准确性和所得模型的复杂性之间取得了不同的权衡。然而，这些方法以临时方式进行评估，采用不同的数据集、实验设置、评估度量和基线，由于使用封闭数据集，常常导致无法比较的结论，有时甚至无法复现的结果。本文使用开源基准测试，涵盖十二个公开可用的真实事件日志、十二个专有真实事件日志和九个质量度量，对自动化过程发现方法进行了系统综述和比较评估。结果突出了该领域的差距和未探索的权衡，包括某些方法缺乏可扩展性，以及它们在不同所用质量度量下的性能存在强烈差异。
引用
@article{arxiv.1705.02288,
title = {Automated Discovery of Process Models from Event Logs: Review and Benchmark},
author = {Adriano Augusto and Raffaele Conforti and Marlon Dumas and Marcello La Rosa and Fabrizio Maria Maggi and Andrea Marrella and Massimo Mecella and Allar Soo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.02288},
year = {2018}
}