Discovering high-level process models from event logs

Извлечение и анализ процессов (process mining) — это достаточно новая область компьютерных наук, изучающая синтез и анализ процессов на основе журналов событий. В работе рассматривается задача извлечения высокоуровневой модели по низкоуровневому журналу событий, т.е. задача автоматического синтеза модели процесса на основе информации, хранящейся в журналах событий информационной системы. События в высокоуровневой модели — это абстрактные события, которые могут быть детализированы в виде низкоуровневых подпроцессов, поведение которых представлено в журналах событий. Синтез моделей интенсивно изучается в рамках исследований по майнингу процессов, но в основном в литературе рассматриваются только логи и модели одного и того же уровня детализации. Здесь мы представляем алгоритм для извлечения высокоуровневых ациклических моделей процессов на основании журналов событий и заранее определенного разбиения низкоуровневых событий на подмножества, ассоциированные с абстрактными событиями в высокоуровневой модели.