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DeclareAligner: A leap towards efficient optimal alignments for declarative process model conformance checking
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.engappai.2025.111683.png)
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摘要
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符合性检查是流程挖掘的关键方面，使组织能够识别实际流程行为与模型期望之间的偏差。符合性检查的核心是最佳对齐的概念，它为观察到的行为与期望行为之间提供了详细且成本最小化的映射。最佳对齐有助于识别非符合性的根本原因并指导纠正措施。人工智能（AI）在这一关键领域中发挥着关键作用，推动有效的流程改进。然而，计算最佳对齐因声明式流程模型固有的巨大搜索空间而带来显著的计算挑战。因此，现有方法在可扩展性和效率方面往往存在困难，限制了其在实际场景中的应用。本文介绍了DeclareAligner，一种新颖的算法，利用A*搜索算法（一种成熟的AI路径搜索技术）从利用声明式模型灵活性的新视角解决该问题。DeclareAligner的关键特性包括仅执行有助于修复约束违规的操作、利用定制的启发式方法导航至最优解、采用早期剪枝消除无效分支，并通过预处理和将多个修复整合为统一操作来简化流程。所提出的方法使用8054个合成和真实对齐问题进行评估，表明其能够通过显著超越当前最先进技术来高效计算最佳对齐。通过使流程分析师能够更有效地识别和理解符合性问题，DeclareAligner有望推动有意义的流程改进和管理。
Keyword:
Process mining
Conformance checking
Optimal alignments
Declarative process models
期刊
IF:
8
论文数:
5.7K
被引数:
3.5W
机构
暂无机构信息
引用论文
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