[論文レビュー] Unfolding-Based Process Discovery

Hernán Ponce-de-León, Rodríguez González+3 more|RECERCAT (Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya)|Jul 9, 2015

Business Process Modeling and Analysis参考文献 12被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、イベントログ、活動間の独立関係、およびネガティブトレースを統合することで、すべてのポジティブトレースを実行し、独立関係を保持するとともに、すべてのネガティブトレースを除外するペトリネットを生成する、アンフォールディングに基づくプロセス発見手法を提案する。この手法は、SMTで合成されたフォールディング同値を用いて、アンフォールディングを一般化する際の制御を可能にし、コンパクトで挙動的に忠実なネットにすることで、実験において高い正確性と独立関係の保持を達成した。

ABSTRACT

This paper presents a novel technique for process discovery. In contrast to the current trend, which only considers an event log for discovering a process model, we assume two additional inputs: an independence relation on the set of logged activities, and a collection of negative traces. After deriving an intermediate net unfolding from them, we perform a controlled folding giving rise to a Petri net which contains both the input log and all independence-equivalent traces arising from it. Remarkably, the derived Petri net cannot execute any trace from the negative collection. The entire chain of transformations is fully automated. A tool has been developed and experimental results are provided that witness the significance of the contribution of this paper.

研究の動機と目的

• 従来のプロセス発見における制限、例えばログの不完全性やノイズの影響を、追加のドメイン知識を統合することで是正すること。
• 活動間の独立関係を活用することで、過学習を低減し、モデルの一般化性能を向上させること。
• 与えられたネガティブ例のトレースをすべて実行しないように、発見されたモデルを保証すること。
• アンフォールディングをコンパクトなペトリネットに一般化するためのフォールディング同値の自動合成を実現すること。

提案手法

• イベントログと独立関係からラベル付き部分順序（lpo）を構築し、独立活動の置換に等価なすべてのマズルキエヴィッチトレースを生成する。
• lpoの集合をイベント構造に変換し、その後、ポジティブトレースおよび独立関係に等価なトレースの全挙動を表す発生ネットに変換する。
• SMTで合成されたフォールディング同値を用いて、発生ネットに対して制御されたフォールディング処理を実行し、コンパクトなペトリネットを生成する。
• SP、IP、MPの3つのフォールディング同値クラスを定義し、それぞれが異なる特性（独立関係の保持を含む）を保証する。
• SMTソルバを用いて、最終的なネットが入力の独立関係を尊重し、ネガティブトレースを除外することを保証するフォールディング同値を合成する。
• ツール（Pod）として実装し、実データおよび合成ベンチマークを用いて精度、独立関係の保持、スケーラビリティを評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 従来のイベントログに加えて活動間の独立関係を統合することで、プロセス発見の性能を向上させることができるか？
• RQ2 ポジティブな挙動をすべて保持しつつ、ネガティブトレースを形式的に除外するにはどうすればよいか？
• RQ3 SMTベースのフォールディング同値の合成によって、得られるペトリネットが入力の独立関係をどの程度正確に保持できるか？
• RQ4 フォールディング同値の選択（SP、IP、MP）が、モデルの正確性および独立関係の保持に与える影響は何か？
• RQ5 最終的なネットにおける場所数が、独立関係の保持およびモデル忠実度に与える影響は何か？

主な発見

• 提案手法は、テストした11のモデルのうち9つで98％を超える独立関係保持率を達成し、入力の独立関係を強く保持していることが示された。
• 正確性は大きく保持されており、9つのモデルで再現率と正確率の両方（r_S⊆M および r_M⊆S）が98％を超えた。これは、入力挙動に対する高い忠実度を示している。
• すべてのベンチマークの実行時間は数秒未満であり、本手法の効率性とスケーラビリティが裏付けられた。
• 一部のモデル（例：Peters, Angio）では、ツールがフォールドされたネットにおける場所数を増加できず、SMTエンコーディングおよびイベント構造変換の実装制約により、独立関係と正確性の大幅な損失が生じた。
• 場所数を元の数の60％にまで制限してフォールディングを強制した場合、正確性および独立関係保持率に著しい低下が見られた。これは、場所数とモデル品質との強い依存関係を示している。
• 一部のケースでは、元のモデルを正確に再発見できており、本手法がログとドメイン知識から複雑なプロセス構造を回復できる能力を有していることが検証された。