論文の概要: Probabilistic Process Discovery with Stochastic Process Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05765v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 07:46:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:30:23.763614
• Title: Probabilistic Process Discovery with Stochastic Process Trees
• Title（参考訳）: 確率過程木による確率的プロセス発見
• Authors: András Horváth, Paolo Ballarini, Pierre Cry,
• Abstract要約: 我々はプロセスツリーと呼ばれる新しいフォーマリズムを提案し、関連する言語におけるパラメータの数とその役割が明確で明確に定義されている。 重みがペトリネットによって生成されるシーケンスの確率に多重で曖昧な影響を持つことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.37240490024629924
• License:
• Abstract: In order to obtain a stochastic model that accounts for the stochastic aspects of the dynamics of a business process, usually the following steps are taken. Given an event log, a process tree is obtained through a process discovery algorithm, i.e., a process tree that is aimed at reproducing, as accurately as possible, the language of the log. The process tree is then transformed into a Petri net that generates the same set of sequences as the process tree. In order to capture the frequency of the sequences in the event log, weights are assigned to the transitions of the Petri net, resulting in a stochastic Petri net with a stochastic language in which each sequence is associated with a probability. In this paper we show that this procedure has unfavorable properties. First, the weights assigned to the transitions of the Petri net have an unclear role in the resulting stochastic language. We will show that a weight can have multiple, ambiguous impact on the probability of the sequences generated by the Petri net. Second, a number of different Petri nets with different number of transitions can correspond to the same process tree. This means that the number of parameters (the number of weights) that determines the stochastic language is not well-defined. In order to avoid these ambiguities, in this paper, we propose to add stochasticity directly to process trees. The result is a new formalism, called stochastic process trees, in which the number of parameters and their role in the associated stochastic language is clear and well-defined.
• Abstract（参考訳）: ビジネスプロセスのダイナミクスの確率的側面を考慮に入れた確率的モデルを得るには、通常、以下のステップを踏む。 イベントログが与えられた場合、プロセスツリーはプロセス発見アルゴリズム、すなわち、ログの言語を可能な限り正確に再現することを目的としたプロセスツリーによって取得される。 プロセスツリーはペトリネットに変換され、プロセスツリーと同じシーケンスセットを生成する。 事象ログのシーケンスの頻度を捉えるために、重みはペトリネットの遷移に割り当てられ、それぞれのシーケンスが確率に関連付けられた確率言語を持つ確率的ペトリネットとなる。 本稿では,この手順が好ましくない性質を持つことを示す。 まず、ペトリネットの遷移に割り当てられた重みは、結果として生じる確率言語に不明確な役割を持つ。 重みがペトリネットによって生成されるシーケンスの確率に多重であいまいな影響を持つことを示す。 第二に、遷移の数が異なる複数の異なるペトリネットは同じプロセスツリーに対応できる。 これは、確率言語を決定するパラメータの数(重み数)が十分に定義されていないことを意味する。 本稿では,これらの曖昧さを避けるために,プロセス木に直接確率性を加えることを提案する。 その結果は、確率過程木と呼ばれる新しい形式主義であり、関連する確率言語におけるパラメータの数とその役割は明確で明確に定義されている。

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