Python을 사용한 Footprint Matrix 기반 프로세스 적합도 검증 연습 (단방향 모델 기준)

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개요

프로세스 모델 검증 방법 중 Footprint 기반의 Conformance Check를 구현하기 위한 코드 스니펫이고 보통 프로세스 모델은 여러가지 노드로 분기될 수 있는데 여기서는 단방향 프로세스 모델을 가정하고 모델과 로그를 모두 리스트로 생성해서 쉽게 작성됨. 즉, 실제 상황에서는 대부분 유효하지 않고, 커버하지 못하는 상황이 많음. 그냥 단방향 모델 상황에서 대략적인 정합도를 볼 수 있다 정도에 의미 부여가 될 듯. 상세한 내용은 레퍼런스 링크를 참고.

 

코드

 

레퍼런스

https://process-mining.tistory.com/14

 

Footprint Comparison Conformance Checking (Footprint Matrix를 이용한 적합도 검증)

Conformane Checking (적합도 검증)이란, 프로세스 모델이 실제 이벤트 로그에 얼마나 잘 부합하는지, 즉 프로세스 모델이 실제 데이터와 비교해봤을 때 얼마나 잘 맞는지를 검증하는 것을 말한다. 이�

process-mining.tistory.com

http://1ambda.github.io/data-analysis/process-mining-4/

 

Process Mining 4: Conformance Checking, Dotted Chart

Process Mining 4: Conformance Checking, Dotted Chart Two-Phase Process Discovery, Limitations 지난시간에 두 단계를 거치는 프로세스 마이닝 알고리즘을 봤었다. 하나는 heuristic mining 으로 dependency graph 를 만들고, 이것

1ambda.github.io

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