?
Applying Graph Grammars for the Generation of Process Models and Their Logs
P. 83-87.
Катаева В. М., Каленкова А. А.
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Каленкова А. А., TU/e Eindhoven, 2018
Добавлено: 14 июня 2018 г.
Alexandra Kolosova, Irina Lomazova, , in : Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Lecture Notes in Computer Science, Revised Selected Papers. Vol. 11832.: Cham : Springer, 2019. P. 401-410.
Добавлено: 24 октября 2019 г.
Бегичева А. К., Ломазова И. А., Modeling and Analysis of Information Systems 2015 Vol. 22 No. 3 P. 392-403
Process mining – это технология, которая посредством извлечения данных из журнала событий предоставляет различные методы для исследования реального процесса, его улучшения и контроля над ним. В данной статье мы рассматриваем проблему проверки соответствия между высокоуровневой моделью процесса и журналом событий. Проверка соответствия интенсивно изучается в рамках process mining, но в литературе можно найти только методы, ...
Добавлено: 5 августа 2015 г.
Antonina K. Begicheva, Ломазова И. А., , in : Proceedings of the 8th Spring/Summer Young Researchers’ Colloquium on Software Engineering (SYRCoSE 2014). : M. : -, 2014. P. 77-82.
Process mining is a new technology, that provides us a variety of methods to discover, monitor and improve real processes by extracting knowledge from event logs. The two most prominent process mining tasks are process discovery and conformance checking. Conformance checking deals with diagnosing and quantifying discrepancies between observed behavior, represented in event logs, and ...
Добавлено: 2 июня 2014 г.
Каленкова А. А., ван дер Аалст В., Ломазова И. А. и др., Software and Systems Modeling 2017 Vol. 16 No. 4 P. 1019-1048
Добавлено: 11 июня 2015 г.
ван дер Аалст В., , in : Proceedings of the 2013 Federated Conference on Computer Science and Information Systems. Vol. 1: Annals of Computer Science and Information Systems.: Warsz. : Polskie Towarzystwo Informatyczne, 2013. P. 1-10.
Operational processes leave trails in the information systems supporting them. Such event data are the starting point for process mining – an emerging scientific discipline relating modeled and observed behavior. The relevance of process mining is increasing as more and more event data become available. The increasing volume of such data (“Big Data”) provides both opportunities and challenges for process mining. ...
Добавлено: 14 ноября 2013 г.
Begicheva A.K., Lomazova I.A., Modeling and Analysis of Information Systems 2017 Vol. 24 No. 2 P. 125-140
Добавлено: 6 мая 2017 г.
Нестеров Р. А., Bernardinello L., Ломазова И. А. и др., Software and Systems Modeling 2023 Vol. 22 P. 351-375
Добавлено: 5 мая 2022 г.
Каленкова А. А., Ломазова И. А., ван дер Аалст В., , in : Application and Theory of Petri Nets and Concurrency. 35th International Conference, PETRI NETS 2014, Tunis, Tunisia, June 23-27, 2014, Proceedings. Vol. 8489: Lecture Notes in Computer Science.: Berlin : Springer, 2014. P. 71-90.
Добавлено: 3 июля 2014 г.
Wil M.P. van der Aalst, , in : Business Intelligence. Third European Summer School, eBISS 2013, Dagstuhl Castle, Germany, July 7-12, 2013, Tutorial Lectures. Vol. 172: Lecture Notes in Business Information Processing.: Springer, 2014. P. 33-76.
Recently, process mining emerged as a new scientific discipline on the interface between process models and event data. On the one hand, conventional Business Process Management (BPM) and Workflow Management (WfM) approaches and tools are mostly model-driven with little consideration for event data. On the other hand, Data Mining (DM), Business Intelligence (BI), and Machine ...
Добавлено: 17 октября 2014 г.
Бегичева А. К., Ломазова И. А., Нестеров Р. А., / Cornell University. Series Computer Science "arxiv.org". 2023.
Добавлено: 31 марта 2023 г.
Müller R., Stahl C., ван дер Аалст В. и др., , in : Service-Oriented Computing. Vol. 8274: Lecture Notes in Computer Science.: Berlin, Heidelberg : Springer, 2013. P. 358-373.
Добавлено: 21 марта 2014 г.
Каленкова А. А., ван дер Аалст В., Ломазова И. А. и др., , in : MODELS '16 Proceedings of the ACM/IEEE 19th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems. : NY : ACM, 2016. P. 123-123.
Process mining is an emerging discipline incorporating methods and tools for the analysis of system/process executions captured in the form of event logs. Traditionally process mining can be divided into three research areas: discovery (construction of process models from event logs), conformance checking (finding log and model deviations), and enhancement of existing process models with ...
Добавлено: 8 октября 2016 г.
Брейман А. Д., Богословский Е. М., Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии 2014 № 2 (26) С. 127-137
Журналы событий, сохраняемые современными информационными и техническими системами, как правило, содержат достаточно данных для автоматизированного восстановления моделей соответствующих процессов. Разработано множество алгоритмов для построения моделей процессов, проверки соответствия фактического поведения системы модельному, сравнения моделей процессов, и т.д. Однако возможность быстрого анализа выбираемых пользователями частей журнала до сих пор не нашла полноценной реализации. В статье описан ...
Добавлено: 27 февраля 2014 г.
Zayakin Viktor, Lyadova Lyudmila, Smirnov M. и др., , in : 2022 IEEE 16th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT). : Washington : IEEE, 2022. P. 1-6.
Добавлено: 29 октября 2022 г.
ван дер Аалст В., Каленкова А. А., Verbeek H. M. и др., , in : Application and Theory of Petri Nets and Concurrency. 36th International Conference, PETRI NETS 2015, Brussels, Belgium, June 21-26, 2015, Proceedings. Issue 9115.: Switzerland : Springer, 2015. P. 287-308.
Process mining techniques aim to analyze and improve conformance and performance of processes using event data. Process discovery is the most prominent process-mining task: A process model is derived based on an event log. The process model should be able to capture causalities, choices, concurrency, and loops. Process discovery is very challenging because of trade-offs ...
Добавлено: 11 июня 2015 г.
Лядова Л. Н., Платунов А. И., Информатизация и связь 2024 № 1 С. 84-89
Резюме. Цель проекта – разработка средств генерации и предобработки журналов событий для анализа процессов с помощью методов Process Mining. Подход к реализации основан на принципах low-code. Пользователи должны иметь возможность разрабатывать собственные правила формирования и обработки журналов событий, включающих дополнительные атрибуты, – событийных рядов. В основе – многоаспектная онтология, включающая описания правил (функций) и данных. ...
Добавлено: 19 января 2024 г.
Julio C. Carrasquel, Ломазова И. А., , in : ICPM Doctoral Consortium 2019. Vol. 2432: CEUR Workshop Proceedings.: CEUR-WS.org, 2019. Ch. 4. P. 1-12.
Добавлено: 28 августа 2019 г.
Кончагин А. М., Каленкова А. А., , in : Analysis of Images, Social Networks and Texts. 6th International Conference, 2017, Revised Selected Papers. Vol. 10716.: Cham : Springer, 2018. P. 371-377.
В этой статье представлен метод поиска подтрасс в логах событий информационнных сиситем. Предложенный метод основан на использовании алгоритма Ахо-Корасик и является его расширением для одновременного поиска в нескольких трассах лога событий. Нами была проведена оценка вычислительной стложности алгоритма. Кроме того, предлагаемый подход был реализован и протестирован на реальных логах событий информационных систем. Было показано, что ...
Добавлено: 11 октября 2017 г.
N. S. Zubkova, S. A. Shershakov, Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2019 Vol. 31 No. 4 P. 139-150
Добавлено: 28 октября 2019 г.
Мицюк А. А., Шугуров И. С., Моделирование и анализ информационных систем 2014 Т. 21 № 4 С. 181-198
Извлечение процессов (process mining) -- новая и активно развивающаяся область исследований, тесно связанная с управлением процессами, формальными моделями процессов и извлечением данных (data mining). Одна из основных задач извлечения процессов -- синтез (извлечение) модели процесса на основании анализа журнала событий. Разработан широкий спектр алгоритмов для извлечения, анализа и усовершенствования моделей процессов. Журналы событий реальных систем ...
Добавлено: 20 октября 2014 г.
Скобцов А. В., Каленкова А. А., , in : 2019 IEEE 23rd International Enterprise Distributed Object Computing Workshop (EDOCW). : IEEE, 2019. P. 85-91.
Добавлено: 13 октября 2019 г.
Mecheraoui K., Карраскель Г. Х., Ломазова И. А., , in : Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020). Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 34-45.
Добавлено: 14 января 2021 г.
Шугуров И. С., Мицюк А. А., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2016 Vol. 28 No. 3 P. 103-122
Process mining – это относительно новая область исследований, в рамках которой разрабатываются методы исследования и улучшения бизнес-процессов. Спецификой методов process mining является то, что они основываются на анализе истории выполнения процессов, которая представляется в виде логов событий. Проверка соответствия моделей процессов и логов событий является одним из ключевых направлений в области process mining. Алгоритмы проверки соответствия используются ...
Добавлено: 12 сентября 2016 г.