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Synthesizing goal models from declarative data-centric process models
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AI
DOI：10.1016/j.is.2025.102626.png)
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摘要
En 中文
知识密集型过程的进展旨在实现运营目标。这些过程通常依赖数据以支持数据驱动的决策制定，但也需要相当的灵活性来应对其运行环境中的复杂性和动态性。因此，已提出声明式数据为中心的过程建模语言，例如案例管理模型和符号（CMMN），用于建模知识密集型过程。然而，尽管此类过程模型允许表达目标，但它们仅隐式地指定目标之间的依赖关系。这使得声明式数据为中心的过程模型的目标导向行为难以理解，因此也掩盖了知识密集型过程的目标导向行为。本文定义了一种结构化的半自动化方法，以明确声明式数据为中心的过程模型的目标导向方面。该方法首先从声明式数据为中心的过程模型中推导出目标关系，然后使用一种算法将这些目标关系合成为目标模型。该方法得到了工具的支持，并在案例研究中进行了评估。通过该方法，声明式数据为中心的过程模型中的隐式目标依赖关系在目标模型中得到表达。这有助于理解声明式数据为中心的过程模型的目标导向方面。
Keyword:
Knowledge-intensive processes
Case management
Business process modeling
Goal models
AI总结
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