LTL Checker，ProM 框架插件
2004 年，作为我在(TU/e)计算机科学与工程硕士学位的一部分，我在技术与社会系 (TeMa) 的信息系统组实习。 该小组致力于流程挖掘，即从流程生成的事件日志中提取有价值信息的过程。 该小组用 Java 开发了一个名为的工具，用于挖掘（大型）基于 XML 的流程日志。
在我的实习中，我为他们的 ProM 框架开发了一个插件，用于检查事件日志中是否符合或不符合(LTL) 中指定的某些属性的跟踪。 在 LTL 中，可以指定以下属性：
步骤 X 始终跟随步骤 Y
所有价值超过 $45.000 的案件均由经理 B 处理
周末创建的所有问题最多在两天内得到确认
等等。
有关此插件的更多信息，请参阅其以及与我的指导教授合着的论文：WMP van der Aalst 和 HT de Beer 和 BF van Dongen (2005) Proc
2026-01-02 15:29:14
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2021-11-29 11:00:42
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使用ProM和Apache Beam处理数据流
该库包含将Apache Beam（一种流处理框架）与ProM（一种由科学家用于设计和测试过程挖掘算法）的框架集成在一起的示例。
实现了两个示例：Alpha Miner从Kafka读取数据，使用Beams内置的窗口机制，将Alpha miner算法应用于每个窗口中的数据，并将结果作为xml保存回kafka。
第二个示例Fuzzy Miner，使用了不同的过程挖掘技术，而不是以文本格式保存结果，而是将过程可视化并将结果保存为png图像到kafka。
该库还包含一个工具箱（demo_data目录），该工具箱包含用于配置测试Apache Kafka实例并用一些演示数据填充它的脚本。
要求
可以使用ant （ ）和ivy （ ）构建系统。
快速开始
在alpha_miner目录中使用ant命令构建alpha alpha_miner 。
通过
2021-11-05 23:40:25
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