Complexity-Aware Generation of Workflows by Process-Oriented Case-Based Reasoning
Complexity-Aware Generation of Workflows by Process-Oriented Case-Based Reasoning
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通过面向流程的基于案例的推理生成复杂性感知的工作流
DOI：
10.1007/978-3-319-67190-1_16
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ralph Bergmann
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gilbert Müller;Ralph Bergmann
业务流程管理中最大的挑战之一是创建适当且高效的工作流。这就需要智能的、基于知识的系统来协助领域专家进行这项工作。本文研究了基于过程的案例推理（POCBR）在工作流创建中的应用。我们介绍了POCBR，并描述了如何通过检索和适应可用的最佳实践工作流模型，将其应用于基于经验的工作流生成。虽然现有的方法已经在原则上证明了它们的可行性，但是生成的工作流并没有针对复杂性需求进行优化。然而，人们对低复杂度的工作流非常感兴趣，例如，确保适当的制定以及工作流的可理解性。本文的主要贡献在于提出了一种在工作流生成过程中考虑工作流复杂性的新方法。为此，提出了一种工作流复杂性度量方法，并将其集成到工作流的检索和自适应过程中。一个真实烹饪食谱的实验评估清楚地证明了所描述的方法的好处。
One of the biggest challenges in business process management is the creation of appropriate and efficient workflows. This asks for intelligent, knowledge-based systems that assist domain experts in this endeavor. In this paper we investigate workflow creation by applying Process-Oriented Case-Based Reasoning (POCBR). We introduce POCBR and describe how it can be applied to the experience-based generation of workflows by retrieval and adaptation of available best-practice workflow models. While existing approaches have already demonstrated their feasibility in principle, the generated workflows are not optimized with respect to complexity requirements. However, there is a high interest in workflows with a low complexity, e.g., to ensure the appropriate enactment as well as the understandability of the workflow. The main contribution of this paper is thus a novel approach to consider the workflow complexity during the workflow generation. Therefore, a complexity measure for workflows is proposed and integrated into the retrieval and adaptation process. An experimental evaluation with real cooking recipes clearly demonstrates the benefits of the described approach.
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DOI：
10.1007/978-3-540-69534-9_36
发表时间：
2008-06
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Irene T. P. Vanderfeesten;H. Reijers;J. Mendling;Wil M.P. van der Aalst;J. Cardoso
通讯作者：
Irene T. P. Vanderfeesten;H. Reijers;J. Mendling;Wil M.P. van der Aalst;J. Cardoso
DOI：
10.1007/978-3-642-28409-0_2
发表时间：
2013
期刊：
Inf.
影响因子：
--
作者：
Matthias Lohrmann;M. Reichert
通讯作者：
M. Reichert
基于案例的协作业务支持
影响因子：
3
作者：
R. Bergmann;Andrea Freßmann;Kerstin Maximini;Rainer Maximini;T. Sauer
通讯作者：
T. Sauer
面向过程的基于案例的推理
DOI：
10.1016/j.is.2013.06.004
发表时间：
2014
期刊：
Inf. Syst.
影响因子：
--
作者：
Mirjam Minor;S. Montani;Juan A. Recio
通讯作者：
Juan A. Recio
DOI：
--
发表时间：
2006
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
T. Sauer;Kerstin Maximini
通讯作者：
T. Sauer;Kerstin Maximini