CHƯƠNG 2 MỘT SỐ THUẬT TỐN KHAI PHÁ QUY TRÌNH
3.4.Kết luận chương 3
Trong chương này luận văn đã giới thiệu một cách tổng quan về cơng cụ khai phá quy trình ProM. Qua đó đã sử dụng cơng cụ này và các thuật tốn khai phá quy trình được trình bày trong chương 2 để ứng dụng khai phá quy trình thu thập cập nhật minh chứng được sử dụng trong tài liệu [11] Thông qua kết quả khai phá đã minh họa rõ hơn các thuật tốn khai phá quy trình đã trình bày ở chương 2 và góp phần đánh giá được ưu nhược điểm của các thuật tốn khai phá quy trình. Đối với các bản ghi đầy đủ, khơng chứa các sự kiện lỗi thì các thuật tốn đều cho kết quả khai phá tốt. Đối với các bản ghi có các sự kiện lỗi, thuật tốn Alpha bị ảnh hưởng nhiều nhất, thuật toán HM xử lý tốt hơn nhưng vẫn chưa triệt để đối với các vấn đề trùng lặp, thuật toán GPM giải quyết các vấn đề này mợt cách hiệu quả.
Thuật tốn Alpha Thuật toán HM Thuật toán GPM
KẾT LUẬN KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC
Luận văn đã tập trung giới thiệu một cách tổng quan về khai phá quy trình nghiệp vụ, giúp người đọc nắm được ý tưởng, mục đích, các bài tốn của khai phá quy trình. Trong đó, luận văn đã tập trung tìm hiểu kỹ về quan điểm điều khiển luồng của quy trình bằng cách giới thiệu ba thuật tốn khai phá quy trình, qua đó đánh giá được ưu nhược điểm của từng thuật toán. Trên cơ sở các thuật tốn đã được trình bày, luận văn đã tiến hành minh họa ứng dụng khai phá quy trình nghiệp vụ bằng cách sử dụng dữ liệu các bản ghi sự được mô tả trong tài liệu [11]. Thông qua kết quả khai phá, luận văn đã minh họa rõ hơn các thuật tốn khai phá quy trình đã trình bày ở chương 2 và góp phần đánh giá được ưu nhược điểm của các thuật tốn khai phá quy trình.
HẠN CHẾ
Trong khn khổ trình bày của luận văn, các kỹ thuật phát hiện quy trình và kiểm tra phù hợp vẫn chưa được trình bày chi tiết. Bên cạnh đó, luận văn mới chỉ nghiên cứu mợt số thuật tốn phát hiện quy trình. Luận văn cũng mới chỉ nghiên cứu các thuật toán liên quan đến quan điểm điều khiển luồng. Các quan điểm khác như quan điểm tổ chức và quan điểm trường hợp vẫn chưa được nghiên cứu kỹ.
HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Qua những gì đã đạt được và những hạn chế còn tồn tại. Bên cạnh ý nghĩa thực tế của khai phá quy trình, luận văn đã đưa ra một số hướng mở để phát triển đề tài như:
- Tiếp tục tìm hiểu mợt số thuật tốn phát hiện quy trình như khai phá theo vùng (Region-Based Mining).
- Tiếp tục tìm hiểu mợt số thuật tốn liên quan đến quan điểm tổ chức và quan điểm trường hợp kết hợp với thuật tốn điều khiển luồng để hồn thiện quy trình với các cấu trúc tổ chức cụ thể và có thể áp dụng vào thực tế ứng dụng khai phá quy trình cập nhật hệ thống minh chứng Kiểm định chất lượng giáo dục tại Trường Đại học Phạm Văn Đồng.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt:
[1] Giáo trình Khai phá dữ liệu - Nguyễn Hà Nam, Nguyễn Trí Thành, PGS. TS. Hà Quang Thụy – Hà Nội 2017 Trường Đại học Công nghệ Đại học Quốc gia Hà Nợi
[2] Giáo trình khai phá dữ liệu, TS Nguyễn Trần Quốc Vinh Đại học Sư Phạm Đà Nẵng
[3]. Giáo trình Khai phá dữ liệu, PGS – TS Đỗ Phúc Đại học Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc Gia TP HCM, phát hành ngày 22/5/2017 - Nhà xuất bản ĐHQG-HCM
Tiếng Anh:
[4]. A.J.M.M. Weijters, J.T.S. Ribeiro (2011), "Flexible Heuristics Miner (FHM)",
CIDMIEEE, pp. 310-317.
[5]. A.J.M.M. Weijters, W. van der Aalst, A. de Medeiros (2006), "Process Mining with the Heuristics Miner Algorithm", Beta Working Paper, WP 166. [6]. K. A de Medeiros, A.J.M.M. Weijters, and W.M.P. van der Aalst (2007).
“Genetic Process Mining: An Experimental Evaluation”. Data Mining and
Knowledge Discovery, 14(2), pp. 245–304.
[7]. K. A. de Medeiros (2006), Genetic Process Mining, Eindhoven University of Technology.
[8]. K. A. de Medeiros, A.J.M.M. Ton Weijters (2009), ProM Framework Tutorial, Technische Universiteit Eindhoven, The Netherlands.
[9]. Rozinat, I.S.M. de Jong, C.W. Gunther, W.M.P. van der Aalst (2007), "Process Mining of Test Processes A Case Study", BETA publicatie: working papers, No. 220. Eindhoven: Technische Universiteit Eindhoven, pp. 36.
[10]. B.F. van Dongen, A.K.A. de Medeiros, H.M.W. Verbeek, A.J.M.M. Weijters, and W.M.P. van der Aalst (2005), "The ProM framework: A new era in process mining tool support", Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3536, pp. 444-454. Springer Verlag.
[11]. Tadao Murata (4/1989); "Petri Nets: Properties, Analysis and Applications";
Proceedings of the IEEE, vol. 77, no. 4, pp. 541-580.
[12]. W.M.P. van der Aalst, A.J.M. M Weijters, L Maruster (9/2004), "Workflow mining: Discovering process models from event logs”. IEEE Transactions on
Knowledge and Data Engineering, pp. 1128– 1142.
[13]. W.M.P. van der Aalst (1998), "The Application of Petri Nets to Workflow Management", The Journal of Circuits, Systems and Computers, Vol. 8, No. 1, pp. 21- 66.
[14]. W.M.P. van der Aalst (2011), Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes, Springer - Verlag, Berlin. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
[15]. W.M.P. van der Aalst, A.J.M.M. Weijters, and L. Maruster (2004), "Workflow Mining: Discovering process models from event logs", Knowledge and Data
Engineering, Volume 16 Issue 9, pp. 1128 – 1142.
[16]. W.M.P. van der Aalst, van Dongen, B. F., Herbst, J., Maruster, L., Schimm, G., and Weijters, A. J. M. M. (2003); "Workflow mining: A survey of issues and approaches".Data Knowl. Eng. 47, 2 , pp. 237– 267.
Tham khảo từ nguồn trên Internet:
[17]. http://www.promtools.org/doku.php
[18]. http://www.promtools.org/doku.php?id=tutorial:start [19]. http://www.processmining.org/