Bakalářská práce

Implementation of advanced process mining algorithms in .NET

Kamil Fňukal
Anotace

Tato práce se zaobírá implementací pokročilých algoritmů pro knihovnu ProcessM.NET napsanou v programovacím jazyce C# a vytvořenou na platformě .NET Core verze 3. Nejprve jsou čtenáři představeny základy procesní těžby. Poté následuje představení použitých modelů a jejich implementace. Dále se práce věnuje vysvětlení algoritmů Heuristic miner a kontrole schody na základě zarovnání. Součástí práce je demonstrace algoritmů a testy. Knihovna je dostupná skrze online platformu GitHub.

Abstract

This thesis describes advanced process mining algorithms for a library written in C# programming language and made in the .NET Core 3 framework. First, the basics of process mining are presented to the reader. Then definitions and implementation of used models are introduced, followed by an explanation of the Heuristic miner and the alignment-based conformance checking. The thesis also contains a demonstration of these algorithms. The library is available online through the GitHub platform.

Klíčová slova
process mining discovery algorithm heuristic miner conformance checking alignments C# library
Zadání práce
The student's task is to familiarize himself with the process mining discipline.
The student will implement two advanced process mining algorithms in the .NET platform. The first will be the process discovery algorithm Heuristic miner, and the second will be the alignment-based conformance checking algorithm. The student will demonstrate their usability on the adequately chosen dataset by creating a process model and subsequently performing conformance checking analysis.
The source code will also include unit tests of these algorithms.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
25. 5. 2021 15:16, RNDr. Martin Macák, Ph.D., učo 410452
Plný text práce
845,7 KB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
28. 6. 2021
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

RNDr. Martin Macák, Ph.D., učo 410452
KPSK FI MU

Oponent

RNDr. Stanislav Chren, Ph.D., učo 255471
KPSK FI MU

Literatura

  • AALST, Wil van der. Process mining : data science in action. Second edition. Berlin: Springer, 2016, xix, 467. ISBN 9783662570418.
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Aplikovaná informatika
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.