[論文レビュー] A Python Tool for Object-Centric Process Mining Comparison

Anahita Farhang Ghahfarokhi, Wil M. P. van der Aalst|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2022

Business Process Modeling and Analysis被引用数 2

ひとこと要約

本稿では、PM4PY-MDLフレームワークに基づいて構築された独立型のPythonツール、OCPCを提示する。このツールは、プロセスキューブを用いたオブジェクトセントリックプロセスのインタラクティブ比較を可能にする。オブジェクトセントリックイベントログ（OCEL）の多次元的スライス・ディスカッションをサポートし、カスタマイズ可能なマテリアライゼーション戦略（例：'Existence' または 'All' オブジェクト条件）を備え、分割されたOCELのエクスポートを可能にするとともに、直接後続グラフやオブジェクトセントリックPetriネットなどのオブジェクトセントリックプロセスモデルの発見と並べ比較を促進する。

ABSTRACT

Object-centric process mining provides a more holistic view of processes where we analyze processes with multiple case notions. However, most object-centric process mining techniques consider the whole event log rather than the comparison of existing behaviors in the log. In this paper, we introduce a stand-alone object-centric process cube tool built on the PM4PY-MDL process mining framework. Our infrastructure uses both object and event attributes to build the process cube which leads to different types of materialization. Furthermore, our tool is equipped with the state of the art object-centric process mining techniques. Through our tool the user can visualize the extracted object-centric event log from process cube operations, export the object-centric event log, discover the state-of-the-art object-centric process model for the extracted log, and compare the process models side-by-side.

研究の動機と目的

• 複数のケース概念を伴うオブジェクトセントリックプロセスの比較分析を支援するツールの不足に対処すること。
• OLAPスタイルのプロセスキューブ操作（例：スライス・ディスカッション）を用いて、ユーザーがOCELを探索できるようにすること。
• 抽出されたOCELサブセットからオブジェクトセントリックプロセスモデル（例：OC-DFG、OC-Petriネット）の発見と並べ比較を支援すること。
• オブジェクトおよびイベント属性に基づいて意味のあるプロセスキューブセルを定義するための柔軟なマテリアライゼーション戦略（例：'Existence'、'All'）を提供すること。
• 分割されたOCELのエクスポートおよびパフォーマンス・頻度付加付きのモデル比較を通じて、プロセス理解を向上させること。

提案手法

• ツールはTkinter GUIを用いて実装され、プロセスマイニング操作にはPM4PY-MDLフレームワークが統合されている。
• 入力はJSON-OCELまたはXML-OCELとして提供され、イベントおよび関連するオブジェクトと属性は別々のテーブルに格納される。
• ユーザーが次元（イベント属性およびオブジェクト属性）を定義することでプロセスキューブを構築し、スライス・ディスカッション操作を可能にする。
• マテリアライゼーション戦略には'Existence'（条件を満たすオブジェクトが少なくとも1つ存在する）と'All'（すべてのオブジェクトが条件を満たす）が含まれ、イベントセットの意味的フィルタリングを可能にする。
• ツールは選択されたキューブセルに基づいてOCELサブセットを抽出し、最先端の技術を用いてオブジェクトセントリックプロセスモデルの発見を支援する。
• プロセスモデルおよびイベントログの並べ比較がサポートされ、視覚的およびパフォーマンス指標を用いた分析が可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 プロセスキューブを用いたOCELのインタラクティブかつ多次元的探索によって、オブジェクトセントリックプロセスマイニングはどのように向上するか？
• RQ2 オブジェクトセントリック分析において、意味のあるプロセスキューブセルを定義するための最も効果的なマテリアライゼーション戦略は何か？
• RQ3 このツールは、分割されたOCELからオブジェクトセントリックプロセスモデルの発見と比較をどのように支援するか？
• RQ4 イベント数、イベント属性、オブジェクト属性の観点から、このツールのスケーラビリティはどの程度か？
• RQ5 プロセスキューブ操作は、オブジェクトセントリックプロセス行動の変動を特定・分析するためにどのように活用できるか？

主な発見

• ツールは、Tkinterで構築された応答性の高いGUIを備えたプロセスキューブ操作を通じて、OCELのインタラクティブな探索を成功裏にサポートしている。
• マテリアライゼーション戦略（'Existence' および 'All'）により、オブジェクトの存在または条件の完全満たしに基づいて意味的に意味のあるプロセスキューブセルを定義できる。
• キューブの構築時間はイベント数に比例的に増加する（例：20,000イベントで490.12秒）、オブジェクト属性数に非線形的に増加する（例：4つのオブジェクト属性で490.12秒）。
• 中程度のサイズのOCELに対しては、ツールは妥当にスケーリングされ、20,000イベントおよび4つのオブジェクト属性に対してキューブ構築が8分未満で実行された。
• 分割されたOCELのエクスポートおよび発見されたオブジェクトセントリックモデルの並べ比較（パフォーマンスおよび頻度指標付加あり）が可能である。
• 本ツールは、オブジェクトセントリックプロセスの比較分析の実現可能性を示しており、将来のスライス・ディスカッション選択の自動化の可能性を秘めている。