Event Abstraction for Enterprise Collaboration System

Event Abstraction for Enterprise Collaboration System to Support Social Process Mining 支持社会过程挖掘的企业协作系统的事件抽象 企业协作系统中的事件抽象是支持社会过程挖掘的关键技术。该领域的研究主要集中在如何从企业协作系统（ECS）的日志中提取有用的信息，以便进行更高效的过程建模和分析。传统的过程挖掘方法在处理通信和文档导向的ECS时面临挑战，因为这些系统的日志非常详细，导致产生的过程模型过于复杂，犹如“意大利面模型”。 事件抽象是一种解决方法，通过将低级别的日志转化为更高层次的抽象日志，使得发现算法能够更有效地应用。然而，现有的事件抽象方法并未充分考虑ECS日志的特殊性。为填补这一空白，研究人员提出了一个定制的ECS事件抽象（ECSEA）方法，它通过比较实际用户活动（高层次轨迹）与系统生成的低级别轨迹（从ECS中提取），训练出一个模型。这个模型能自动将未来的低级别轨迹转换为抽象的高层次日志，从而适用于过程挖掘。 ECSEA方法的评估显示，其产生的结果具有高准确性。作为一种预处理手段，ECSEA对于解析ECS中的协作工作活动至关重要，这被称为社会过程挖掘。社会过程挖掘关注的是在协作环境中，人们的行为如何构成可识别的工作流程。 随着企业协作系统在组织中的普及，理解这些系统的使用模式变得越来越重要。ECS通常包含大量的交互数据，如电子邮件、即时消息和文件共享，这些数据记录了员工之间的协作过程。然而，这些原始数据并不直接适用于传统的过程建模工具，因此，事件抽象成为了一个必要的步骤。 ECSEA方法的应用不仅有助于简化过程模型，提高可读性和可理解性，还能帮助发现隐藏的协作模式和效率瓶颈。例如，通过对高层次的事件流进行分析，可以识别出团队协作的典型路径，优化工作流程，减少不必要的沟通环节，提高工作效率。 此外，ECSEA还可以用于监测和审计企业内部的行为合规性。通过对抽象日志的分析，可以检测是否存在违反公司政策的行为，或者是否遵循了预定义的工作流程。这对于合规管理和风险控制具有重要意义。 事件抽象在企业协作系统中的应用，特别是在社会过程挖掘领域，极大地扩展了过程挖掘的应用场景，使其能够更好地适应现代企业环境中复杂的协作需求。通过提供对协作行为的深度洞察，ECSEA为改进工作流程、提升团队效率和确保合规性提供了有力的工具。