.png){kind=icon}
返回
Alignment-based conformance checking for stochastic Petri nets
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1007/s13218-024-00879-0.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
符合性检查的研究重点并未考虑过程模型所允许行为的可能性。如果基于过程模型当前状态允许多个活动，则假定它们发生的概率相等。然而，某些活动的概率可能高于其他活动。使用随机模型寻找对齐的现有方法不直接使用代价函数，也未考虑日志移动。基于现有的基于对齐的符合性检查基础，本文正式定义了一个对齐任务，该任务以随机Petri网和事件日志轨迹作为输入，允许使用日志移动，并旨在生成一个最优对齐排名，同时考虑一个结合了随机Petri网中变迁触发概率和对齐代价的优化指标。我们还提出了ProbPlanAlign，这是第一种使用现成概率规划器来寻找满足事件日志中轨迹发生现实的最优对齐排名的方法。一项基于真实事件日志的实验表明，ProbPlanAlign提供了现有概率方法中未发现的见解。为分析其可扩展性，还使用具有不同变迁数量的事件日志和过程模型进行了评估。当概率Petri网的大小按变迁数量增长时，ProbPlanAlign寻找最优对齐排名的时间消耗呈线性增长。具体而言，对于包含237个变迁的评估过程模型，时间消耗为21.4秒。
Keyword:
Process mining
Conformance checking
Alignment
Automated planning
Probabilistic planning
期刊
K
IF:
3.6
论文数:
29
被引数:
977
机构
引用论文
.png){kind=icon}
History-Based Construction of Alignments for Conformance Checking: Formalization and Implementation基于历史的符合性检查的比对构建：形式化与实现
OAAI
OAAI分享收藏分享收藏
查看更多内容