A High-level strategy for C-net discovery
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/91284
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació2012
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Causal nets have been recently proposed as a suitable model for process mining, due to their declarative semantics and compact representation. However, the discovery of causal nets from a log is a complex problem. The current algorithmic support for the discovery of causal nets comprises either fast but inaccurate methods (compromising quality), or accurate algorithms that are computational demanding, thus limiting the size of the inputs they can process. In this paper a high-level strategy is presented, which uses appropriate clustering techniques to split the log into pieces, and benefits from the additive nature of causal nets. This allows amalgamating structurally the discovered Causal net of each piece to derive a valuable model. The claims in this paper are accompanied with experimental results showing the significance of the high-level strategy presented.
CitacióSolé, M., Carmona, J. "A High-level strategy for C-net discovery". 2012.
Forma partLSI-12-3-R
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
R12-3.pdf | 447,6Kb | Visualitza/Obre |