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inductive reference model development: Recent results and current challenges 46

Inductive reference model development: Recent results and cu...

引用

46. Jahrestagung der Gesellschaft fur Informatik - 46th Annual Meeting of the German Informatics Society, INFORMATIK 2016

作者： Rehse, Jana-Rebecca Hake, Philip Fettke, Peter Loos, Peter Institute of Information Systems DFKI Campus D3.2 Saarbruecken66123 Germany

ISBN: (纸本)9783885796534

reference modeling offers attractive benefits for both research and practice. The inductive strategy for reference model development derivesreference models by generalizing individual enterprise models. It has recently gained attention in research, however, its practical application still faces numerous challenges. The objective of the article at hand is to identify recent contributions to the field of inductive reference model development and use them to analyze the current challenges that impede the application of their results in practice. We identify atotal of 18 contributions, either scientiic articles describing inductive methods for reference model development, or practical reports describing the concrete development of areference model for acertain domain. Theyare all analyzed by means of asix-stage-framework for reference model development. Foreach stage, we derive specific challenges and point out acknowledgments and potential solutions.

关键词： Grand challenges inductive reference model development reference modeling

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Mining reference Process models from Large Instance Data

Mining Reference Process Models from Large Instance Data

引用

14th International Conference on Business Process Management (BPM)

作者： Rehse, Jana-Rebecca Fettke, Peter German Res Ctr Artificial Intelligence DFKI GmbH Inst Informat Syst IWi Campus D3 2 D-66123 Saarbrucken Germany Saarland Univ Campus D3 2 D-66123 Saarbrucken Germany

ISBN: (纸本)9783319584577;9783319584560

reference models provide generic blueprints of process models that are common in a certain industry. When designing a reference model, stakeholders have to cope with the so-called 'dilemma of reference modeling', viz., balancing generality against market specificity. In principle, the more details a reference model contains, the fewer situations it applies to. To overcome this dilemma, the contribution at hand presents a novel approach to mining a reference model hierarchy from large instance-level data such as execution logs. It combines an execution-semantic technique for reference model development with a hierarchical-agglomerative cluster analysis and ideas from Process Mining. The result is a reference model hierarchy, where the lower a model is located, the smaller its scope, and the higher its level of detail. The approach is implemented as proof-of-concept and applied in an extensive case study, using the data from the 2015 BPI Challenge.

关键词： reference model Mining Dilemma of reference modeling reference model hierarchy inductive reference model development Trace clustering

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