Шершаков Сергей Андреевич Методы и инструменты повышения эффективности алгоритмов майнинга процессов

brief description

Шершаков Сергей Андреевич Методы и инструменты повышения эффективности алгоритмов майнинга процессов
ОГЛАВЛЕНИЕ ДИССЕРТАЦИИ
кандидат наук Шершаков Сергей Андреевич
Введение

Глава 1. Синтез моделей процессов по журналам событий

1.1 Обзор существующих работ и инструментов

1.2 Основные определения и понятия

1.2.1 Журнал событий и модели процессов

1.2.2 Метрики качества моделей процессов

Глава 2. Метод параметрической частотной редукции систем переходов

2.1 Алгоритм частотной редукции систем переходов

2.1.1 Построение полной системы переходов (шаг 1)

2.1.2 Построение конденсированной системы переходов (шаг 2)

2.1.3 Построение редуцированной системы переходов (шаг 3)

2.2 Алгоритм расчета метрики «точность» (precision) для систем переходов

2.3 Сравнение эффективности метода частотной редукции с методом простой редукции

2.4 Адаптивная редукция промежуточной модели в виде системы переходов

2.5 Выводы по главе

Глава 3. Повышение эффективности синтеза сетей Петри по журналам событий с

применением метода регионов

3.1 Сети Петри и теория регионов

3.1.1 Регионы

3.2 Схема синтеза сетей Петри алгоритмом регионов

3.2.1 Алгоритм регионов

3.3 Повышение эффективности синтеза сетей Петри алгоритмом регионов с применением частотной редукции промежуточной системы переходов

3.4 Применение метода регионов для синтеза сетей потоков задач по системам переходов с петлями

3.4.1 Синтез сетей потоков работ

3.4.2 Системы переходов с петлями

3.5 Выводы по главе

Глава 4. Повышение эффективности программной реализации методов майнинга

процессов

4.1 Существующие решения

4.1.1 Программные инструменты process mining

4.2 Выделение требований для программного обеспечения майнинга процессов

4.2.1 Сценарии использования программных инструментов process mining

4.2.2 Требования к дизайну библиотеки алгоритмов process mining

4.3 Библиотека LDOPA

4.3.1 Специальные подходы к разработке структур данных и управлением памятью

4.4 Применение реляционных баз данных для изучения свойств ПОИС

4.4.1 Компонентные ПОИС и сервис-ориентированная архитектура

4.4.2 Абстрактный журнал событий и БД-журнал событий

4.4.3 Подготовка данных для исследования процессов с использованием РСУБД

4.4.4 Метод построения отношения между событиями/DFR с помощью SQL-запросов

4.4.5 Применение РСУБД для выявления анти-паттернов в ПОИС

4.5 Метод представления больших журналов событий с помощью реляционных баз данных

4.5.1 Представление журналов событий с помощью РСУБД

4.5.2 Реализация в библиотеке LDOPA

4.6 Выводы по главе

Глава 5. Автоматизация экспериментов в области майнинга процессов

5.1 Структура разработанного программного обеспечения

5.2 Графический язык DPMine для моделирования экспериментов в области Process Mining

5.2.1 Основные компоненты языка DPMine

5.2.2 Исполнение модели, схемы, блока

5.3 Инструмент графического моделирования VTMine for Visio

5.3.1 Объектная модель Visio

5.3.2 Семантические атрибуты

5.3.3 Разработка архитектуры приложения: задачи и особенности

5.3.4 Подсистема моделирования DPMine

5.3.5 Примеры моделей экспериментов process mining

5.4 Автоматизация комплексных экспериментов с помощью сценариев Python

5.4.1 Схема эксперимента

5.5 Выводы по главе

Глава 6. Экспериментальное исследование эффективности разработанных

алгоритмов и программных инструментов

6.1 Экспериментальная оценка качественных характеристик редуцированных систем

переходов

6.1.1 Журнал событий ri

6.1.2 Журнал событий r2

6.1.3 Журнал событий r3

6.1.4 Журналы событий ai и a2

6.1.5 Интерпретация результатов экспериментов

6.2 Оценка влияния параметров алгоритма частотной редукции на время синтеза

сетей Петри

6.3 Сравнительная оценка эффективности реализации алгоритмов по времени и по памяти

6.4 Выводы по главе

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Словарь терминов

Список литературы

Список рисунков

Список таблиц