Применение вероятностных моделей для уточнения процесса восстановления и оценки качества моделей бизнес-процессов в условиях ограниченного размера журнала событий

Abstract

Целью данной работы является исследование возможностей построения и уточнение оценок качества моделей бизнес-процессов в условиях неполного исходного журнала событий информационной системы за счет применения вероятностных моделей для искусственной генерации журналов событий произвольного объема. Неполнота журнала событий заключается в том, что в нем не представлены все возможные ветви выполнения бизнес-процесса. Данный факт приводит к получению модели процесса низкого качества и осложняет последующий анализ модели экспертом соответствующей предметной области с целью принятия точных решений. В данной работе предложен способ, который позволяет дополнить журнал событий информационной системы экземплярами бизнес-процесса с недостающими ветвями выполнения  из оригинальной модели процесса. Способ заключается в первоначальном обучении вероятностной модели (в качестве примера взята цепь Маркова), и использовании обученной модели для искусственной генерации журнала. Также в данной работе предложен способ, который позволяет оценить данный подход на основе общепринятых метрик, и доказывает его применимость в решении прикладных задач, связанных с анализом моделей, восстановленных из журналов информационных систем