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Process Mining ist eine Technik des Geschäftsprozessmanagements, die Ausführungsdaten von Geschäftsprozessen zur Analyse verwendet. Durch eine Bereitstellung der Daten in sogenannten Event-Logs generieren Process Mining-Tools Prozessmodelle, die die Ausführungen möglichst präzise beschreiben. Dies kann entweder in graph-basierte Notationen wie Petri-Netze oder BPMN oder deklarative Notationen wie Declare resultieren. Eine Hypothese der Arbeit ist, dass deklarative Constraints die Verständlichkeit der Modelle erhöhen kann wenn Process Mining große, unübersichtliche "Spaghetti-Diagramme" produziert. Diese Arbeit präsentiert einen Ansatz inklusive prototypischer Implementierung um Assoziations- und Sequenzmusteranalyse auf Event-Logs anzuwenden, mit dem Ziel, deklarative Prozessmodelle zu erzeugen. Auf Preprocessing-Schritte und die Übersetzung der Regeln und Muster zu Declare-Constraints wird explizit eingegangen. Dadurch erhalten Analysten transparente Einblicke in die Basis des gesamten deklarativen Modells.
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