Measuring Rule-based LTLf Process Specifications: A Probabilistic Data-driven Approach

要約

宣言型プロセス仕様は、有限トレース上の線形時相論理 (LTLf) に基づくルールによってプロセスの動作を定義します。
マイニングのコンテキストでは、これらの仕様は、情報システムによって記録された複数の実行セット (つまり、イベント ログ) から推測され、チェックされます。
この目的を達成するには、プロセスデータが仕様にどの程度準拠しているかを測定できることが重要です。
ただし、既存のマイニングおよび検証技術はルールを個別に分析するため、それらの相互作用は無視されます。
この論文では、宣言的なプロセス仕様に対する確率的尺度を考案するためのフレームワークを紹介します。
そこで、イベントログを通じて仕様の満足度を計測する手法を提案する。
私たちのアプローチを評価するために、実世界のデータを使用して評価を実施し、発見、チェック、ドリフト検出のコンテキストでの適用可能性を実証します。

要約(オリジナル)

Declarative process specifications define the behavior of processes by means of rules based on Linear Temporal Logic on Finite Traces (LTLf). In a mining context, these specifications are inferred from, and checked on, multi-sets of runs recorded by information systems (namely, event logs). To this end, being able to gauge the degree to which process data comply with a specification is key. However, existing mining and verification techniques analyze the rules in isolation, thereby disregarding their interplay. In this paper, we introduce a framework to devise probabilistic measures for declarative process specifications. Thereupon, we propose a technique that measures the degree of satisfaction of specifications over event logs. To assess our approach, we conduct an evaluation with real-world data, evidencing its applicability in discovery, checking, and drift detection contexts.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google