Объединение графов непосредственного следования и диаграмм Санкей для визуализации ациклических процессов
Илья Денисович ДЕРЕЗОВСКИЙ,
Никита Денисович ШАИМОВ,
Ирина Александровна ЛОМАЗОВА,
Алексей Александрович МИЦЮК https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2024-36(4)-12
Аннотация
В данной статье предлагается метод визуализации моделей ациклических процессов, основанный на объединении графов непосредственного следования и диаграмм Санкей. Графы непосредственного следования – популярная графическая модель для визуализации моделей дискретных процессов, в то время как диаграммы Санкей используются для представления потоковых данных. Наш метод, основанный на потоковых диаграммах, позволяет выделять на общей модели отдельные экземпляры или группы экземпляров процесса. Для подхода, предложенного в работе, представлена реализация в виде веб-приложения, которое позволяет, на основе журналов событий ациклических процессов, строить и анализировать поведение процессов. Применимость предложенного подхода иллюстрируется и оценивается на примерах образовательных процессов.
Ключевые слова
визуализация данных,
process mining,
графы непосредственного следования,
диаграмма Санкей,
анализ процессов,
веб-приложение.
При поддержке: Работа поддержана Программой фундаментальных исследований Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), Россия.
Об авторах
Илья Денисович ДЕРЕЗОВСКИЙ
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Студент бакалавриата факультета компьютерных наук НИУ Высшая Школа Экономики (ВШЭ). Сфера научных интересов: моделирование и формальный анализ поведения процессов в информационных системах, объектно-ориентированное программирование и проектирование пользовательских интерфейсов.
Никита Денисович ШАИМОВ
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Аспирант факультета компьютерных наук НИУ Высшая Школа Экономики (ВШЭ), стажер-исследователь научно-учебной лаборатории процессно-ориентированных информационных систем (ПОИС) НИУ ВШЭ. Сфера научных интересов: анализ процессов (process mining), обработка и анализ данных, программная симуляция.
Ирина Александровна ЛОМАЗОВА
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Доктор физико-математических наук, профессор факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, заведующий лабораторией научно-учебной лаборатории процессно-ориентированных информационных систем (ПОИС) НИУ ВШЭ. Область научных интересов: анализ и моделирование бизнес-процессов, сети Петри, вложенные сети Петри, процессно-ориентированные информационные системы, формальные модели распределённых систем.
Алексей Александрович МИЦЮК
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Доцент факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, старший научный сотрудник научно-учебной лаборатории процессно-ориентированных информационных систем (ПОИС) НИУ ВШЭ. Имеет степень кандидата компьютерных наук (физико-математические науки) НИУ ВШЭ (2019 г.). Область научных интересов: алгоритмы, архитектура информационных систем, сети Петри, программная архитектура, извлечение и анализ процессов, анализ данных, визуализация данных, проектирование пользовательских интерфейсов.
Список литературы
1. T. Gschwandtner, «Visual Analytics Meets Process Mining: Challenges and Opportunities», in Data-Driven Process Discovery and Analysis. SIMPDA 2015. Lecture Notes in Business Information Processing, vol 244. Springer, Cham, 2017, pp. 142–151. doi: 10.1007/978-3-319-53435-0_7.
2. Y. V. Kotylev and A. A. Mitsyuk, «Software System Behavior Can Be Analyzed with Visual Analytics», in Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020) / Ed. by Alexander Shapoval, V. Popov, I. Makarov. Vol. 2795. CEUR Workshop Proceedings, 2020. pp. 46-56.
3. S. Miksch, «Visual Analytics Meets Process Mining: Challenges and Opportunities», 3rd International Conference on Process Mining (ICPM 2021), Eindhoven, Netherlands, 2021, pp. xiv-xiv, doi: 10.1109/ICPM53251.2021.9576854.
4. J. Rehse, L. Pufahl, M. Grohs and L. Klein, «Process mining meets visual analytics: the case of conformance checking». arXiv preprint arXiv:2209.09712 (2022). doi: 10.48550/arXiv.2209.09712.
5. W. M. P. van der Aalst, Process Mining - Data Science in Action, Second Edition. Springer, 2016, isbn: 978-3-662-49850-7. doi: 10.1007/978-3-662-49851-4. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/978- 3--49851-4.
6. J. Carmona, W. M. P. van der Aalst. Process Mining Handbook: Lecture Notes. Springer Nature, Switzerland, 2022. 504 p. doi: 10.1007/978-3-031-08848-3.
7. N. D. Shaimov, I. A. Lomazova, A. A. Mitsyuk, and I. Y. Samonenko, «Analysis of Students’ Academic Performance using LMS Event Logs», Modeling and analysis of information systems, vol. 29, no. 4, pp. 286-314, 2022.
8. J. Munoz-Gama, N. Martin, C. Fernandez-Llatas, O. Johnson, M. Sepúlveda, E. Helm, et al. - Process mining for healthcare: Characteristics and challenges. J. Biomed, 2022. doi: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2022.103994.
9. P. Badakhshan, B. Wurm, T. Grisold, J. Geyer-Klingeberg, J. Mendling, J. Vom Brocke - Creating business value with process mining. J Strateg Inf Syst., vol. 31(4), 2022. doi: https://doi.org/10.1016/j.jsis.2022.101745.
10. I. Sitova and J. Pecerska, «Process Data Analysis Using Visual Analytics and Process Mining Techniques», 61st International Scientific Conference on Information Technology and Management Science of Riga Technical University (ITMS), 2020. doi: https://doi.org/10.1109/ITMS51158.2020.9259296.
11. Wil M.P. van der Aalst, «A practitioner’s guide to process mining: Limitations of the directly-follows graph», Procedia Comput. Sci., vol. 164, pp. 321-328, 2019. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.189.
12. The Process Mining ToolKit (PMTK) Documentation. [Online] Available: https://pmtk.fit.fraunhofer.de/ [Accessed Mar. 05, 2024].
13. The Celonis Documentation. [Online] Available: http://celonis.com/ [Accessed Mar. 05, 2024].
14. The SankeyMATIC Documentation. [Online] Available: https://sankeymatic.com/ [Accessed Mar. 05, 2024].
15. The Fluxicon Disco Documentation. [Online] Available: https://fluxicon.com/disco/ [Accessed Mar. 05, 2024].
16. The ProM Documentation. [Online] Available: https://promtools.org/prom-documentation/ [Accessed Mar. 05, 2024].
17. The Proceset Documentation. [Online] Available: https://infomaximum.ru/docs?v=02.2024 [Accessed Mar. 05, 2024].
Рецензия
Для цитирования:
ДЕРЕЗОВСКИЙ И.Д., ШАИМОВ Н.Д., ЛОМАЗОВА И.А., МИЦЮК А.А. Объединение графов непосредственного следования и диаграмм Санкей для визуализации ациклических процессов. Труды Института системного программирования РАН. 2024;36(4):155-168. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2024-36(4)-12
For citation:
DEREZOVSKIY I.D., SHAIMOV N.D., LOMAZOVA I.A., MITSYUK A.A. Merging Directly-Follows Graphs and Sankey Diagrams for Visualizing Acyclic Processes. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2024;36(4):155-168. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2024-36(4)-12
Послать статью по эл. почте 