• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Методы и инструменты повышения эффективности алгоритмов майнинга процессов Methods and tools for enhancing the efficiency of process mining algorithms Кандидатская диссертация Ученая степень НИУ ВШЭ

Соискатель:Шершаков Сергей Андреевич
Руководитель:Ломазова Ирина Александровна (др. работы под рук-вом)
Члены комитета:Петренко Александр Константинович (Институт системного программирования РАН, доктор физико-математических наук, председатель комитета), Лисица Алексей Петрович (Университет Ливерпуля, кандидат физико-математических наук, член комитета), Смелянский Руслан Леонидович (Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, член-корреспондент РАН, доктор физико-математических наук, член комитета), Соколов Валерий Анатольевич (Ярославский государственный университет, доктор физико-математических наук, член комитета), Яковлев Александр Владимирович (Университет Ньюкасла, Doctor of Science in Engineering, кандидат технических наук, член комитета)
Диссертация принята к предварительному рассмотрению:06.07.2020
Диссертация принята к защите:18.08.2020 (протокол №10)
Дисс. совет:Совет по компьютерным наукам
Дата защиты:16.09.2020


Представленная работа относится к области извлечения и анализа процессов (process mining), основными задачами которой являются синтез моделей процессов и проверка соответствия моделей процессов их реальному поведению на основании информации, хранящейся в журналах событий. Основные проблемы при решении этих задач — большие объемы обрабатываемых данных и вычислительная сложность основных алгоритмов.Представленное в диссертации исследование направлено на повышение эффективности алгоритмов майнинга процессов, в частности, алгоритма синтеза сети Петри по журналу событий методом регионов. Повышение эффективности и практической применимости алгоритмов майнинга процессов достигается в работе двумя путями. Первый заключается в разработке метода адаптивной редукции промежуточных моделей с сохранением их точности при выполнении многоэтапного синтеза методом регионов. Второе направление исследований связано с разработкой методов эффективной работы с журналами событий больших размеров, включая разработку специализированных структур данных, а также с повышением ресурсной эффективности программной реализации алгоритмов синтеза и анализа моделей процессов.

Диссертация [*.pdf, 17.72 Mb] (дата размещения 6.07.2020)
Резюме [*.pdf, 505.80 Kb] (дата размещения 6.07.2020)
Summary [*.pdf, 355.44 Kb] (дата размещения 6.07.2020)

Публикации, в которых излагаются основные результаты диссертации



Отзывы:
Отзыв научного руководителя
Отзыв члена Комитета
Сведения о результатах защиты:Комитет по диссертации рекомендовал присудить ученую степень кандидата наук НИУ ВШЭ (протокол № 2 от 16.09.2020). Решением диссертационного совета (протокол № 12 от 22.09.2020) присуждена ученая степень кандидата компьютерных наук.
Ключевые слова: алгоритм регионов, журналы событий, извлечение и анализ моделей процессов, майнинг процессов, сети Петри