Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Семинар лаборатории ПОИС: Использование журналов событий для локальной корректировки моделей процессов / Методы и инструменты повышения эффективности алгоритмов Process Mining

На очередном заседании нашего семинара выступили научные сотрудники лаборатории Алексей Мицюк с докладом «Использование журналов событий для локальной корректировки моделей процессов» и Сергей Шершаков с выступлением на тему «Методы и инструменты повышения эффективности алгоритмов Process Mining»

Использование журналов событий для локальной корректировки моделей процессов
Исходными данными для этой задачи являются первоначальная модель процесса в виде сети Петри и журнал событий. Результатом корректировки должна быть новая модель процесса, лучше отображающая реальное поведение ИС, чем исходная модель. Актуальная модель может быть построена и полностью заново, например, с помощью одного из известных алгоритмов автоматического синтеза модели процесса по журналу событий. Однако структура исходной модели при этом может полностью измениться. Полученную модель будет трудно сопоставить с прежней моделью процесса, что затруднит ее понимание и анализ. Поэтому при корректировке модели важно по возможности сохранить ее прежнюю структуру. В докладе будут рассмотрены алгоритмы, основанные на принципе «разделяй и властвуй».

Методы и инструменты повышения эффективности алгоритмов Process Mining
В докладе рассматриваются вопросы повышения эффективности использования существующих методов извлечения и анализа моделей процессов с двух точек зрения.

 1) Специализированные структуры данных, включая вопросы хранения в долговременной и представления в оперативной памяти большого лога событий в формате, наиболее подходящем для быстрого извлечения необходимой перспективы данных из лога.

2) Специализированные алгоритмы и методы на их основе, позволяющие применять существующие алгоритмы для извлечения и анализа моделей процессов из больших логов событий.

Будет представлен комплексный программный инструмент «VTMine for Visio» для проведения экспериментов в области process mining, реализованный с учетом указанных проблем.