Синтез иерархических моделей процессов: подход на основе разбиения событий на множества

Process mining — это область компьютерных наук, которая занимается синтезом и анализом моделей процессов на основе автоматически генерируемых журналов событий. В настоящее время многие организации используют эту технологию для оптимизации и совершенствования бизнес-процессов. Однако синтезированная модель процесса может быть слишком подробной, сложной и трудной для понимания экспертами. В работе мы рассматриваем задачу синтеза иерархической модели бизнес-процесса из низкоуровневого журнала событий, то есть, задачу автоматического синтеза более удобочитаемых и понятных моделей процессов на основе данных, хранящихся в журналах событий информационных систем.
Построение более структурированных и удобочитаемых моделей процессов широко изучается в рамках исследований в области process mining с разных точек зрения. В этой статье мы представляем алгоритм синтеза иерархических моделей процессов, представленных в виде двухуровневых сетей потоков работ. Алгоритм основан на предопределенном разбиении событий на множества, которые определяют подпроцессы, соответствующие высокоуровневым переходам на верхнем уровне двухуровневой сети потоков работ. В отличие от существующих решений, представленный алгоритм не накладывает ограничений на поток управления процессом, а также допускает параллелизм и итерации.