Ein induktiver Ansatz zur Akquisition und Adaption von Workflow-Modellen:
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Berlin
Tenea
2004
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| adam_text | JOACHIM HERBST EIN INDUKTIVER ANSATZ ZUR AKQUISITION UND ADAPTION VON
WORKFLOW-MODELLEN TEMEA INHALTSVERZEICHNIS 1 EINLEITUNG 1 1.1 MOTIVATION
1 1.1.1 AKQUISITION VON WORKFLOW-MODELLEN 1 1.1.2 ADAPTION VON
WORKFLOW-MODELLEN 4 1.2 ZIELSETZUNG DER ARBEIT 6 1.3 EINORDNUNG UND
ABGRENZUNG 8 1.4 UEBERBLICK UEBER DIE ARBEIT 8 2 RELEVANTE GRUNDLAGEN 11
2.1 GESCHAEFTSPROZESSE UND WORKFLOW-MANAGEMENT-SYSTEME 11 2.2
MASCHINELLES LERNEN 14 2.2.1 INDUKTIVES LERNEN ALS SUCHE 15 2.2.2
INDUKTION VON KLASSIFIKATIONSWISSEN 17 2.2.3 REGULAERE GRAMMATISCHE
INFERENZ 19 2.2.3.1 DEFINITIONEN 19 2.2.3.2 HYPOTHESENRAUM 20 2.2.3.3
EIN INTERAKTIVES BIDIREKTIONALES LERNVERFAHREN 23 2.2.3.4 RPNI 24
2.2.3.5 RLIPS 24 2.2.4 HIDDEN-MARKOV-MODELLE 26 2.2.4.1 DAS
KLASSIFIKATIONSPROBLEM 27 2.2.4.2 DAS ANALYSEPROBLEM 28 2.2.4.3 DAS
KONSTRUKTIONSPROBLEM 29 2.2.4.4 BAYESIAN MODEL MERGING 30 2.2.5 DATA
MINING ZEITLICHER MUSTER 33 2.2.5.1 APRIORIALL 33 2.2.5.2 WINEPI 36 2.3
ETIKETTIERTE PETRI-NETZE UND DEREN SYNTHESE 38 2.3.1 TRANSITIONSSYSTEME
UND PETRI-NETZE 38 2.3.2 EIGENSCHAFTEN VON PETRI-NETZEN 40 2.3.3 DIE
HALBORDNUNGSSEMANTIK VON PETRI-NETZEN 40 2.3.4 REGIONEN 41 2.3.5 .
SYNTHESE 42 GROBKONZEPTION 45 3.1 ZIELE DES INDUKTIVEN LERNENS IM RAHMEN
DIESER ARBEIT 45 3.2 LERNMODELL DES INDUKTIVEN
WORKFLOW-MANAGEMENT-SYSTEMS 46 3.3 ANFORDERUNGEN AN DIE INDUKTIVE
LERNKOMPONENTE 48 3.3.1 MODELL DES LEHRERS . . 48 3.3.2 ERFAHRUNGEN UND
DEREN REPRAESENTATION 51 3.3.2.1 WAHRNEHMUNG VON WORKFLOW-INSTANZEN 51
3.3.2.2 KATEGORISIERUNG VON WORKFLOW-INSTANZEN 52 3.3.2.3 REPRAESENTATION
VON WORKFLOW-INSTANZEN 53 3.3.3 INDUZIERTES WISSEN UND SEINE
REPRAESENTATION 55 3.4 DEKOMPOSITION DER LERNKOMPONENTE 59 3.5 INDUKTION
DER WORKFLOW-STRUKTUR 60 3.5.1 FORMALISIERUNG DER LERNAUFGABE 60 3.5.2
PRINZIPIELLER LOESUNGSANSATZ 61 3.5.2.1 PROBLEMKLASSEN 61 3.5.2.2 DIE
NOTWENDIGKEIT NICHT INJEKTIVER AKTIVITAETSZUORDNUNGSFUNKTIO- NEN 62
3.5.2.3 AUSNAHMEFAELLE UND FEHLERHAFTE BEISPIELE 62 3.5.3 ALTERNATIVE
LOESUNGSANSAETZE 63 3.5.3.1 DATA MINING ZEITLICHER MUSTER 63 3.5.3.2
BAUM-WELCH EXPECTATION MAXIMIZATION 64 3.5.3.3 PETRI-NETZ-SYNTHESE 64
3.5.3.4 VERFAHREN ZUR INDUKTION VON KLASSIFIKATIONSWISSEN 65 3.6
INDUKTION VON UEBERGANGSBEDINGUNGEN 66 3.7 ANFORDERUNGEN AN EINE
WORKFLOW-KOMPONENTE 70 3.7.1 ANFORDERUNGEN DER LERNKOMPONENTE 70 3.7.2
ANFORDERUNGEN DER EVOLUTIONAEREN VORGEHENSWEISE 71 INDUKTION
SEQUENTIELLER WORKFLOW-MODELLE 73 4.1 DEFINITIONEN IM UMFELD DES
VERWENDETEN AUTOMATENTYPS 74 4.2 INJEKTIVE AKTIVITAETSZUORDNUNGSFUNKTION
78 4.3 BELIEBIGE AKTIVITAETSZUORDNUNGSFUNKTION 79 4.3.1 DER
HYPOTHESENRAUM FUER SFAS 79 4.3.1.1 SPEZIELLSTE UND GENERELLSTE
HYPOTHESEN 81 4.3.1.2 QUOTIENTENAUTOMATEN 84 4.3.1.3
VOLLSTAENDIGKEITSEIGENSCHAFTEN 84 4.3.2 EIN GENERALISIERUNGSOPERATOR FUER
SFAS 86 4.3.3 SPEZIALISIERUNGSOPERATOREN 87 4.3.3.1 SPLIT ALS UMKEHRUNG
VON MERGE 88 4.3.3.2 EIN VOLLSTAENDIGES VERFAHREN MIT SPLIT- UND
REDIRECT-OPERATOR . . 88 4.3.3.3 EIN UNVOLLSTAENDIGES VERFAHREN MIT EINEM
SPLIT-OPERATOR 92 4.4 AUSNAHMEFAELLE UND FEHLERHAFTE BEISPIELE 94 4.5
TRANSFORMATION DES SFA IN EIN WORKFLOW-MODELL 95 INDUKTION PARALLELER
WORKFLOW-MODELLE 97 5.1 DEFINITIONEN IM UMFELD VON AKTIVITAETSGRAPHEN 98
5.2 INJEKTIVE AKTIVITAETSZUORDNUNGSFUNKTION : . . . . 102 5.2.1
WIEDERHOLUNGSFREIE BEISPIELMENGEN 103 5.2.2 BELIEBIGE BEISPIELMENGE 106
5.3 BELIEBIGE AKTIVITAETSZUORDNUNGSFUNKTION 112 5.3.1 STOCHASTISCHE
AKTIVITAETSGRAPHEN UND DEREN LOG-LIKELIHOOD 113 5.3.1.1 DEFINITIONEN IM
UMFELD STOCHASTISCHER AKTIVITAETSGRAPHEN .... 113 5.3.1.2 APPROXIMATION
DER MEHRDIMENSIONALEN VERTEILUNG FUER DIE AUS- WAHL VON NACHFOLGERKNOTEN
114 5.3.1.3 INDUKTION STOCHASTISCHER AKTIVITAETSGRAPHEN 115 5.3.1.4
BERECHNUNG DER LOG-LIKELIHOOD DES AKTIVITAETSGRAPHEN 119 5.3.2 EIN
HYPOTHESENRAUM FUER STOCHASTISCHE AKTIVITAETSGRAPHEN 119 5.3.3 EIN
GENERALISIERUNGSOPERATOR FUER SAGS 122 5.3.4 SPEZIALISIERUNGSOPERATOREN
FUER SAGS 123 5.3.4.1 EIN VOLLSTAENDIGES VERFAHREN MIT EINEM
SPLIT-OPERATOR 123 5.3.4.2 EIN UNVOLLSTAENDIGES VERFAHREN MIT MEHREREN
SPLIT- UND REDIRECT- OPERATOREN 124 5.4 AUSNAHMEFAELLE UND FEHLERHAFTE
BEISPIELE 127 5.5 TRAENSFORMATION VON AKTIVITAETSGRAPHEN 129 5.5.1
TRANSFORMATION DES SAG IN EIN PETRI-NETZ 131 5.5.2 TRANSFORMATION DES
SAG IN EIN WORKFLOW-MODELL 132 5.5.2.1 ANALYSE DER BLOCKSTRUKTUR DER
AUSFUEHRUNGSGRAPHEN 133 5.5.2.2 FESTLEGUNG DER BLOCKSTRUKTUR DES MODELLS
136 5.5.2.3 MODELLGENERIERUNG 141 5.5.2.4 EIGENSCHAFTEN DES GENERIERTEN
MODELLS 148 PROTOTYPISCHE REALISIERUNG 149 6.1 DER PROTOTYP INWOLVE 149
6.1.1 DAS LERNVERFAHREN MERGESEQ 151 6.1.1.1 ALGORITHMUS 151 6.1.1.2
ANWENDUNGSBEISPIEL 153 6.1.2 DAS LERNVERFAHREN SPLITSEQ 154 6.1.2.1
ALGORITHMUS 154 6.1.2.2 ANWENDUNGSBEISPIEL 155 6.1.3 DAS LERNVERFAHREN
SPLITPAR 156 6.1.3.1 INTERNE ABBILDUNG DES HYPOTHESENRAUMES 156 6.1.3.2
ALGORITHMUS 157 6.1.3.3 ANWENDUNGSBEISPIEL 158 6.1.4 DAS
TRANSFORMATIONSVERFAHREN SAGTOADL 162 6.2 ZWECK DER EVALUIERUNG 163 6.3
QUALITAETSKLASSEN ZUR BEWERTUNG DER LERNERGEBNISSE 164 6.4 EVALUIERUNG
VON MERGESEQ UND SPLITSEQ 165 6.4.1 BEWERTUNG DER LERNBARKEIT
VERSCHIEDENER WORKFLOW-MODELLE 165 6.4.1.1 FIKTIVE WORKFLOW-MODELLE 165
6.4.1.2 REALE WORKFLOW-MODELLE . . . 167 6.4.2 VERGLEICH MIT
LERNVERFAHREN AUS DER LITERATUR 174 6.4.2.1 VERGLEICH MIT BAYESIAN MODEL
MERGING 174 6.4.2.2 VERGLEICH MIT RNET, KTAIL UND MARKOV 175 6.4.3
DISKUSSION DER ERGEBNISSE 176 6.5 EVALUIERUNG VON SPLITPAR 178 6.5.1
BEWERTUNG DER LERNBARKEIT VERSCHIEDENER WORKFLOW-MODELLE 178 6.5.1.1
FIKTIVE WORKFLOW-MODELLE 178 6.5.1.2 REALE WORKFLOW-MODELLE 182 6.5.2
BEWERTUNG DER PRAKTISCHEN ANWENDBARKEIT 184 6.5.3 VERGLEICH MIT
LERNVERFAHREN AUS DER LITERATUR 187 6.5.3.1 VERGLEICH MIT PROCESS MINING
187 6.5.3.2 VERGLEICH MIT PROCESS DISCOVERY 189 6.5.4 BEWERTUNG DES
LAUFZEITVERHALTENS 191 6.5.5 DISKUSSION DER ERGEBNISSE 193 DISKUSSION
VERWANDTER ARBEITEN 195 7.1 DER RAUMRESERVIERUNGSASSISTENT RAP 195 7.1.1
ANWENDUNG UND LERNAUFGABE 195 7.1.2 DIALOG-BASIERTES LERNEN DES
ENDLICHEN AUTOMATEN VON RAP 196 7.1.3 KRITISCHE DISKUSSION 197 7.2
PROCESS MINING 198 7.2.1 SPEZIELLE AZYKLISCHE, GERICHTETE GRAPHEN 200
7.2.2 ALLGEMEINE AZYKLISCHE, GERICHTETE GRAPHEN 200 7.2.3 ZYKLISCHE,
GERICHTETE GRAPHEN 200 7.2.4 KRITISCHE DISKUSSION 201 7.3 DAS AUDIT TRAU
MINING TOOL 201 7.4 PROCESS DISCOVERY 202 7.4.1 SEQUENTIELLE PROZESSE
202 7.4.1.1 RNET 202 7.4.1.2 KTAIL 202 7.4.1.3 MARKOV 203 7.4.2
PARALLELE PROZESSE 204 7.4.3 KRITISCHE DISKUSSION 206 7.4.3.1
SEQUENTIELLE PROZESSMODELLE 206 7.4.3.2 PARALLELE PROZESSMODELLE 207 7.5
GENERIERUNG VON SERVICE-MODELLEN 208 7.5.1 GENERIERUNG DER
ZEITKONTINUIERLICHEN MARKOV-KETTE 208 7.5.2 KRITISCHE DISKUSSION 209 7.6
INDUKTION VON INTERAKTIONSMUSTERN 210 7.6.1 GENERIERUNG DES
STRUKTURMODELLS 210 7.6.2 GENERIERUNG DES VERHALTENSMODELLS 210 7.6.3
GENERIERUNG DES FUNKTIONALEN MODELLS 211 7.6.4 KRITISCHE DISKUSSION 211
7.7 DAS DESIGN METHODOLOGY MANAGEMENT SYSTEM VOV 212 7.7.1 GENERIERUNG
VON DESIGN-TRACES IN VOV 212 7.7.2 KRITISCHE DISKUSSION 213 7.8 WEITERE
ARBEITEN 214 7.8.1 FALLBASIERTES WORKFLOW-MANAGEMENT 214 7.8.2 WEITERE
ANSAETZE ZUR ANALYSE VON WORKFLOW-PROTOKOLLEN 215 7.8.3 LERNEN IM PLANEN
216 7.8.4 INDUKTIVE PROGRAMMSYNTHESE 217 7.8.5 LERNEN VON MODELLEN ZUR
VORHERSAGE VON BENUTZERAKTIVITAETEN 219 7.8.5.1 ADAPTIVE OBERFLAECHEN FUER
DIE ERFASSUNG REPETITIVER DATENSAETZE . 219 7.8.5.2 INCREMENTAL
PROBABILISTIC ACTION MODELING 220 7.8.5.3 ABGRENZUNG 220 8
ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 221 8.1 MOTIVATION UND ZIELSETZUNG 221 8.2
ZUSAMMENFASSUNG DER ERGEBNISSE 221 8.3 HAUPTBEITRAEGE 223 8.4 AUSBLICK
224 ABBILDUNGSVERZEICHNIS 226 TABELLENVERZEICHNIS 231
LITERATURVERZEICHNIS 232 A DIE MODELLIERUNGSSPRACHE VON ADONIS 247 A.L
SYNTAKTISCHE REGELN 247 A.2 ABLAUFSEMANTIK 249 B AUSGEWAEHLTE BEWEISE 253
B.L AUSGEWAEHLTE BEWEISE AUS KAPITEL 4 253 B.2 AUSGEWAEHLTE BEWEISE AUS
KAPITEL 5 256 B.3 AUSGEWAEHLTE BEWEISE AUS ANHANG A 268 C ALGORITHMEN 275
D UEBERSICHTSTABELLEN DER VERSUCHSREIHEN 279
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