关于类型化杰克逊网的重构性和重新发现性（扩展版）
摘要：过程发现算法旨在根据历史系统执行生成的数据构建模型，以描述系统。因此，过程发现算法的一个期望属性是可重新发现性，它确保算法能够构建与原始系统行为等价的模型。一个系统通常同时执行多个通过对象操作相互交互的进程。本文提出了一个基于类型化Jackson网的过程发现算法开发框架，用于构建描述相互作用进程的模型，这些模型使用标识符来引用它们操作的对象。类型化的Jackson网具有可重构性的属性，即分解的类型化Jackson网的进程组合和交互产生的模型与原始系统是类似的。我们利用这一属性证明，如果一个过程发现算法确保了可重新发现性，那么相互作用进程的系统也是可重新发现的。
作者：Dani"el Barenholz, Marco Montali, Artem Polyvyanyy, Hajo A. Reijers, Andrey Rivkin, Jan Martijn E. M. van der Werf
论文ID：2303.10039
分类：Formal Languages and Automata Theory
分类简称：cs.FL
提交时间：2023-03-20