Метод побудови інтервальної моделі процесу розв’язування задачі у складі прецеденту на основі аналізу журналу подій

Abstract

Запропоновано метод побудови інтервальної моделі процесу розв’язування задачі як складника прецеденту на основі аналізу журналу подій процесної інформаційної системи. Метод містить у собі етапи визначення інтервалів подій логу, що відповідають діям процесу, виділення множин послідовних, паралельних та незалежних інтервалів подій, а також побудови інтервальної моделі процесу шляхом об’єднання цих множин. На відміну від сучасних підходів, ознаки послідовного та паралельного виконання визначають не для окремих подій, а для інтервалів подій, що дозволяє відобразити в моделі не стани, а дії процесу з урахуванням тривалості виконання цих дій. Використання інтервальної моделі в межах прецедентного підходу дозволяє вибрати прецедент на основі оцінки часу розв’язування задачі.

A method is proposed for building an interval model of the case-based problem solution process by analyzing the event log of the process information system. The method includes steps of determining intervals of the log events, which correspond to the process actions, distinguishing the sets of sequential, parallel and independent intervals of the events as well as building the process interval model by joining these sets. Unlike the existing approaches, the signs of sequential or parallel execution are determined not for individual events, but for intervals of events, which makes it possible to represent process actions rather than process states in the model, taking into account duration of performing these actions. Application of the interval model in the framework of the case-based approach enables case selection through the problem solution time estimation.

Предложен метод построения интервальной модели процесса решения задачи на основе случая путем анализа журнала событий информационной системы процесса. Способ включает в себя этапы определения интервалов событий журнала, которые соответствуют действиям процесса, различения наборов последовательных, параллельных и независимых интервалов событий, а также построения модели интервалов процесса путем объединения этих наборов. В отличие от существующих подходов признаки последовательного или параллельного выполнения определяются не для отдельных событий, а для интервалов событий, что позволяет представлять действия процесса, а не состояния процесса в модели, принимая во внимание продолжительность выполнения этих действий.