IEEE-CIS过程发现竞赛2016业务流程数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：过程发现,业务流程,事件日志,训练集,测试集,模型评估,分类任务,过程挖掘
数据概述：
本数据集来自2016年IEEE-CIS过程发现竞赛，包含一个训练事件日志，该日志代表了10个不同的实时业务过程执行情况。训练事件日志用于发现过程模型，并通过两组测试事件日志进行交叉验证，每组测试日志包含20个跟踪记录（迹，trace），其中有10个跟踪记录是可以被模型重放的（允许的），另10个则是模型无法重放的（不允许的）。两组测试日志的总跟踪记录数为400个。数据集的目标是通过分类任务确定这400个跟踪记录，并提供训练模型的Petri网表示以及业务流程模型符号（BPMN）映射，以便对测试日志中的行为/跟踪进行测试和评估。
数据用途概述：
该数据集适用于过程发现技术的研究和评估，尤其适合用于业务流程建模、过程挖掘和模型优化。通过分析训练和测试事件日志，研究人员可以发现和改进过程模型，使其在“过拟合”和“欠拟合”之间达到良好的平衡。此外，该数据集还可以用于教育和培训，帮助学习者理解过程模型的构建和评估方法。
举例：
该数据集包含一个训练事件日志和两组测试事件日志。训练事件日志代表了10个不同的业务过程执行情况，测试事件日志则用于验证发现的过程模型。每一组测试事件日志包含20个跟踪记录，其中部分跟踪记录是可以被模型重放的，部分跟踪记录则不能。通过分类任务，模型能够准确地判断哪些跟踪记录是可以被重放的，哪些跟踪记录是不允许的。例如，给定一个跟踪记录t，表示实际过程行为，模型能够将其分类为允许或不允许。最终，过程挖掘方法正确地分类了原始过程模型中85.5%的跟踪记录。
