Logical-probabilistic representation of causal dependencies between events in business process management

Abstract

Предметом вивчення в статті є процеси виявлення знань у формі причинно-наслідкових залежностей на основі аналізу логу подій бізнес-процесу. Метоюстатті є розробка логіко-ймовірнісної моделі причинно-слідчих зв'язків між парами подій журналу, що описують виконання дій бізнес-процесу для підтримки рішення задач автоматизованого побудови бази знань системи процесного управління. Завдання: Виділити контекстні умови та обмеження на виконання дій бізнес-процесу шляхом аналізу лога подій цього процесу; розробити підхід до виділення ймовірнісної та логічної складової причинно-слідчих залежностей; розробити логіко-ймовірнісну модель каузальних залежностей. Використовуваними методами є: методи побудови предикатних моделей; байєсовські підходи до побудови ймовірнісних моделей. Отримані наступні результати. Формалізовано клас причинно-наслідкових залежностей для знання ємних бізнес-процесів. Такі залежності можуть враховувати неформалізоване знання про бізнес-процес. В межах даного класу виділені: прогнозний опис стану контексту на основі інформації про значення атрибутів подій журналу; контекстні обмеження на виконання дій бізнес-процесу; ймовірнісні умови реалізації дії бізнес-процесу. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному: запропонована логіко-ймовірнісна модель причинно-слідчих залежностей між парами подій журналу, що описують виконання дій бізнес-процесу. Модель зв'язує логічне опис стану контексту до і після завершення кожного дії бізнес-процесу, а також логічний опис обмежень на дії процесу та ймовірнісний опис умов для виконання цих дій. У практичному аспекті модель забезпечує можливість вирішення завдань вилучення, поповнення та інтеграції знань на основі аналізу логів бізнес-процесів.