Def. Footprint Matrix
Vorgehen Alpha Algorithmus
Footprint matrix
Kandidaten-Sets
= alle mit < in der Zelle: Zeile a -> Spalte b
maximale Kandidaten, zusammenfassen wenn die vor oder die nach dem Pfeil # in der Zelle haben
nicht-maximale Kandidaten entfernen
für jedes Set eine Stelle
-> Pfeile von den Transitionen zu dieser Stelle wie im Kandidatenset
Schritte des Inductive Miners
= Divide and Conquer
für jede Trennung ein eigenes Start und Stop
-> Stellen zwischen den abgespaltenen Transitionen
Base-Case: Modell besteht aus nur einer Aktivität
Ziel: Modell mit Stellen zwischen Aktivitäten
Bestimme den directly follow graph
Exclusive Cut?
Sequence Cut?
Parallel-Cut?
Loop-Cut?
Fall-Through Schritt
Def. Exclusive Cut
= 2 teilprozesse mit xor-Split nach play und xor-Split vor join
-> zwei WFN
Def. Sequence Cut
= kein Weg von späterer Menge in frühere Menge
Def. Parallel Cut
alle Aktivitäten einer Menge
mit allen Aktivitäten der anderen Menge verbunden
Def. Loop Cut
beschreibt Schleife
zwei Teilmodelle: A1 und A2
-> alle möglichen ersten Aktivitäten in A1 verbunden mit:
start (keine Vebindung zu A2)
allen möglichen Enden in A2
-> alle mögliche letzten Aktivitäten in A1 verbunden mit:
stop (keine Verbindung zu A2)
allen möglichen Anfängen in A2
Def. Zulässige Stelle
wie Token Trail machen
für jede Stelle im Netz markierungen machen
schauen, ob danach jede Transition einen Rise = 0 hat
keinen negativen Rise
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