論文の概要: CoCoMoT: Conformance Checking of Multi-Perspective Processes via SMT (Extended Version)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10507v1
• Date: Thu, 18 Mar 2021 20:22:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 14:36:05.843491
• Title: CoCoMoT: Conformance Checking of Multi-Perspective Processes via SMT (Extended Version)
• Title（参考訳）: CoCoMoT: SMT (Extended Version) によるマルチパースペクティブプロセスのコンフォーマンスチェック
• Authors: Paolo Felli and Alessandro Gianola and Marco Montali and Andrey Rivkin and Sarah Winkler
• Abstract要約: 我々はCoCoMoT(Computing Conformance Modulo Theories)フレームワークを紹介する。 まず、純粋な制御フロー設定で研究したSATベースのエンコーディングを、データ認識ケースに持ち上げる方法を示す。 次に,プロパティ保存型クラスタリングの概念に基づく新しい前処理手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.96267257163426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conformance checking is a key process mining task for comparing the expected behavior captured in a process model and the actual behavior recorded in a log. While this problem has been extensively studied for pure control-flow processes, conformance checking with multi-perspective processes is still at its infancy. In this paper, we attack this challenging problem by considering processes that combine the data and control-flow dimensions. In particular, we adopt data Petri nets (DPNs) as the underlying reference formalism, and show how solid, well-established automated reasoning techniques can be effectively employed for computing conformance metrics and data-aware alignments. We do so by introducing the CoCoMoT (Computing Conformance Modulo Theories) framework, with a fourfold contribution. First, we show how SAT-based encodings studied in the pure control-flow setting can be lifted to our data-aware case, using SMT as the underlying formal and algorithmic framework. Second, we introduce a novel preprocessing technique based on a notion of property-preserving clustering, to speed up the computation of conformance checking outputs. Third, we provide a proof-of-concept implementation that uses a state-of-the-art SMT solver and report on preliminary experiments. Finally, we discuss how CoCoMoT directly lends itself to a number of further tasks, like multi- and anti-alignments, log analysis by clustering, and model repair.
• Abstract（参考訳）: パフォーマンスチェックは、プロセスモデルでキャプチャされた期待された振る舞いとログに記録された実際の振る舞いを比較するための重要なプロセスマイニングタスクである。 この問題は純粋な制御フロープロセスで広く研究されているが、マルチパースペクティブプロセスとの適合性チェックはまだ初期段階にある。 本稿では,データと制御フローの次元を組み合わせたプロセスを考えることで,この問題に対処する。 特に、データペトリネット(dpns)を基準形式として採用し、コンフォーマンスメトリクスやデータアウェアアライメントの計算において、確固とした確立された自動推論技術が効果的に有効であることを示す。 私たちは、CoCoMoT(Computing Conformance Modulo Theories)フレームワークを導入し、4倍のコントリビューションを行います。 まず、SMTを基礎となる形式的およびアルゴリズム的フレームワークとして使用して、純粋な制御フロー設定で研究したSATベースのエンコーディングを、我々のデータ認識ケースに持ち上げる方法を示す。 第2に、プロパティ保存クラスタリングの概念に基づく新しい前処理手法を導入し、適合性チェック出力の計算を高速化する。 第3に,最先端smtソルバを用いた概念実証の実装と予備実験報告を行う。 最後に,マルチアリゲーションやアンチアリゲーション,クラスタリングによるログ解析,モデル修復など,さらに多くのタスクにcocomotがどのように直結するかについて論じる。

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