商业流程中的 WHY：发现因果执行依赖关系

Oct, 2023

商业流程中的 WHY：发现因果执行依赖关系

The WHY in Business Processes: Discovery of Causal Execution Dependencies

Fabiana Fournier, Lior Limonad, Inna Skarbovsky, Yuval David

TL;DR我们提出了一种系统的方法来揭示真实的业务过程的因果关系，通过利用现有的因果发现算法和活动时序，发现了现有的过程挖掘发现算法生成的模型与因果业务过程模型不一致的情况，并演示了如何在挖掘过程模型中注释这些不一致性的方法。

Abstract

A crucial element in predicting the outcomes of process interventions and making informed decisions about the process is unraveling the genuine relationships between the execution of process activities. Contemporary process discovery algorithms exploit time precedence as their main sou

process interventions causal relationships causal discovery algorithm process mining incongruent model

发现论文，激发创造

因果发现与预测：方法与算法

我们提出了一种新的主动学习算法，通过一系列成本最低的干预来识别任何给定因果模型中的因果关系，同时引入了对时间周期性因果设置的形式化分析，并提供了一种可靠完备的算法来识别循环设置中的因果效应。

Sep, 2023

基于时间轴的流程发现

自动流程发现关注业务流程性能，其中等待时间至关重要。本文提出了一种能够明确与时间轴对齐的自动构建流程模型的方法，并以直接后继图为例证。通过对两个 BPIC 数据集和一个专有数据集的评估，突出了该表示方法相较于标准布局技术的优势。

Dec, 2023

从事件日志中自动发现过程模型：评估与基准

该论文通过对 12 个公开事件日志，12 个专有事件日志和 9 个质量指标的评估，对自动化流程发现方法进行了系统的回顾和比较评估，突出了该领域存在的差距和未被探索的权衡，其中包括某些方法缺乏可扩展性以及它们在所使用的不同质量度量方面性能强烈分歧。

May, 2017

发现分层流程模型：基于事件聚类的方法