Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
View-Based Near Real-Time Collaborative Modeling for Information Systems Engineering Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Correlating Unlabeled Events from Cyclic Business Processes Execution

verfasst von : Dina Bayomie, Ahmed Awad, Ehab Ezat

Erschienen in: Advanced Information Systems Engineering

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Event logs are invaluable sources about the actual execution of processes. Most of process mining and postmortem analysis techniques depend on logs. All these techniques require the existence of the case ID to correlate the events. Real life logs are rarely originating from a centrally orchestrated process execution. Hence, case ID is missing, known as unlabeled logs. Correlating unlabeled events is a challenging problem that has received little attention in literature. Moreover, the few approaches addressing this challenge support acyclic business processes only. In this paper, we build on our previous work and propose an approach to deduce case ID for unlabeled event logs produced from cyclic business processes. As a result, a set of ranked labeled logs are generated. We evaluate our approach using real life logs.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel The ROAD from Sensor Data to Process Instances via Interaction Mining
Nächstes Kapitel Efficient and Customisable Declarative Process Mining with SQL
Fußnoten
Literatur
1.
der Aalst, W.V.: Process Mining: Discovery Conformance and Enhancement of Business Processes. Springer, Heidelberg (2011)CrossRefMATH
2.
van de Aalst, W., et al.: Process mining manifesto. In: Daniel, F., Barkaoui, K., Dustdar, S. (eds.) BPM Workshops 2011, Part I. LNBIP, vol. 99, pp. 169–194. Springer, Heidelberg (2012)CrossRef
3.
Baier, T., Di Ciccio, C., Mendling, J., Weske, M.: Matching of events and activities - an approach using declarative modeling constraints. In: Gaaloul, K., Schmidt, R., Nurcan, S., Guerreiro, S., Ma, Q. (eds.) BPMDS 2015 and EMMSAD 2015. LNBIP, vol. 214, pp. 119–134. Springer, Heidelberg (2015)CrossRef
4.
Bayomie, D., Helal, I.M.A., Awad, A., Ezat, E., ElBastawissi, A.: Deducing case IDs for unlabeled event logs. In: BPI workshop, BPM (2015)
5.
Dustdar, S., Gombotz, R.: Discovering web service workflows using web services interaction mining. IJBPIM 1(4), 256 (2006)CrossRef
6.
Ferreira, D.R., Gillblad, D.: Discovering process models from unlabelled event logs. In: Dayal, U., Eder, J., Koehler, J., Reijers, H.A. (eds.) BPM 2009. LNCS, vol. 5701, pp. 143–158. Springer, Heidelberg (2009)CrossRef
7.
Herzberg, N., Kunze, M., Rogge-Solti, A.: Towards process evaluation in non-automated process execution environments. In: CEUR Workshop Proceedings on ZEUS, vol. 847, pp. 97–103 (2012). http://​www.​CEUR-WS.​org
8.
Leemans, S.J.J., Fahland, D., van der Aalst, W.M.P.: Discovering block-structured process models from event logs containing infrequent behaviour. In: Lohmann, N., Song, M., Wohed, P. (eds.) BPM 2013 Workshops. LNBIP, vol. 171, pp. 66–78. Springer, Heidelberg (2014)CrossRef
9.
Mendling, J., Reijers, H.A., van der Aalst, W.M.P.: Seven Process Modeling Guidelines (7PMG). Inf. Softw. Technol. 52(2), 127–136 (2010)CrossRef
10.
de Murillas, E.G.L., van der Aalst, W.M.P., Reijers, H.A.: Process mining on databases: unearthing historical data from redo logs. In: Motahari-Nezhad, H.R., Recker, J., Weidlich, M. (eds.) BPM. LNCS, vol. 9253, pp. 367–385. Springer, New York (2015)CrossRef
11.
Nezhad, H.R.M., Saint-Paul, R., Casati, F., Benatallah, B.: Event correlation for process discovery from web service interaction logs. VLDB J. 20(3), 417–444 (2011)CrossRef
12.
Pourmirza, S., Dijkman, R., Grefen, P.: Correlation mining: mining process orchestrations without case identifiers. In: Barros, A., et al. (eds.) ICSOC 2015. LNCS, vol. 9435, pp. 237–252. Springer, Heidelberg (2015). doi:10.​1007/​978-3-662-48616-0_​15 CrossRef
13.
Rose, D.J., Tarjan, R.E.: Algorithmic aspects of vertex elimination. In: Proceedings of the 7th Annual ACM Symposium on Theory of Computing, pp. 245–254 (1975)
14.
Suriadi, S., Ouyang, C., van der Aalst, W.M., ter Hofstede, A.H.: Event gap analysis: understanding why processes take time. Technical report, QUT: ePrints (2014)
15.
Van Der Aalst, W.M.P., Van Dongen, B.F., Günther, C., Rozinat, A., Verbeek, H.M.W., Weijters, A.: Prom: the process mining toolkit. In: CEUR Workshop Proceedings, vol. 489 (2009). http://​www.​CEUR-WS.​org
16.
Walicki, M., Ferreira, D.R.: Sequence partitioning for process mining with unlabeled event logs. Data Knowl. Eng. 70(10), 821–841 (2011)CrossRef
17.
Weidlich, M.: Behavioral profiles - a relational approach to behaviour consistency. Ph.D. thesis. University of Potsdam (2011)
Metadaten
Titel
Correlating Unlabeled Events from Cyclic Business Processes Execution
verfasst von
Dina Bayomie
Ahmed Awad
Ehab Ezat
Copyright-Jahr
2016
Buch
Advanced Information Systems Engineering

Print ISBN: 978-3-319-39695-8

Electronic ISBN: 978-3-319-39696-5

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-39696-5_17

Premium Partner

    Bildnachweise