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【2h】

Conformance checking in the large: partitioning and topology

機譯：大型中的一致性檢查：分區(qū)和拓撲

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摘要

The torrents of event data generated by today’s systems are an important enabler for process mining. However, at the same time, the size and variability of the resulting event logs are challenging for today’s process mining techniques. This paper focuses on “conformance checking in the large” and presents a novel decomposition technique that partitions larger processes into sets of subprocesses that can be analyzed more easily. The resulting topological representation of the partitioning can be used to localize conformance problems. Moreover, we provide techniques to refine the decomposition such that similar process fragments are not considered twice during conformance analysis. All the techniques have been implemented in ProM, and experimental results are provided.
機譯：當今系統(tǒng)生成的大量事件數據是流程挖掘的重要推動力。但是，與此同時，對于當今的流程挖掘技術而言，最終事件日志的大小和可變性也面臨挑戰(zhàn)。本文著重于“大型一致性檢查”，并提出了一種新穎的分解技術，該技術將較大的過程劃分為子過程集，可以更輕松地對其進行分析。分區(qū)的結果拓撲表示可用于定位一致性問題。此外，我們提供了完善分解的技術，以便在一致性分析期間不會兩次考慮相似的過程片段。所有技術均已在ProM中實現(xiàn)，并提供了實驗結果。

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