INEXA：通过以对象为中心的过程挖掘实现交互式可解释过程模型抽象
人工智能
2024-03-28 v1
摘要
过程事件由多个信息系统以不同的粒度层级记录。基于所产生的事件日志，发现的过程模型也处于不同的粒度层级。例如，以细粒度层级存储的事件可能会因为产生过多的模型元素而阻碍所发现过程模型的显示。例如，一个真实世界制造过程的过程模型包含 1,489 个模型元素和超过 2,000 条弧。现有的过程模型抽象技术可以帮助减小模型规模，但会切断其与底层事件日志的联系。现有的事件抽象技术既不支持混合粒度层级的分析，也不支持对合适粒度层级的交互式探索。为了能够在不同粒度层级上探索所发现的过程模型，我们提出了 INEXA，一种交互式、可解释的过程模型抽象方法，该方法保持了与事件日志的链接。作为起点，INEXA 将大型过程模型聚合到“可显示”的规模，例如，对于上述制造用例，聚合为包含 58 个模型元素的过程模型。然后，过程分析师可以交互式地探索粒度层级，同时所应用的抽象会在事件日志中被自动追踪以实现可解释性。
关键词
引用
@article{arxiv.2403.18659,
title = {INEXA: Interactive and Explainable Process Model Abstraction Through Object-Centric Process Mining},
author = {Janik-Vasily Benzin and Gyunam Park and Juergen Mangler and Stefanie Rinderle-Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.18659},
year = {2024}
}