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Effiziente Prozessmodellanalyse mit Algorithmen der Subgraphisomorphie

Dirk Christian Mattfeld; Susanne Robra-Bissantz (Hrsg). Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 2012: Tagungsband der MKWI 2012, 29. Februar - 3. März 2012; Braunschweig. Berlin: Gito 2012 S. 1613 - 1624

Erscheinungsjahr: 2012

ISBN/ISSN: 978-3-942183-63-5

Publikationstyp: Diverses (Konferenzbeitrag)

Sprache: Deutsch

Doi/URN: 10.24355/dbbs.084-201301230959-0

Volltext über DOI/URN

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GeprüftBibliothek

Inhaltszusammenfassung


In der Literatur existiert eine Vielzahl verschiedener Ansätze, um Prozessmodelle strukturell zu analysieren. Ein Unterproblem, das oft in vielen dieser Ansätze auftritt, ist die Identifikation von (häufig auftretenden) Subgraphen innerhalb der Modellgraphen. Um diese Problemstellung zu lösen, können graphentheoretische Algorithmen genutzt werden. Der vorliegende Artikel demonstriert, dass derartige Algorithmen in der Lage sind, große Mengen von Prozessmodellen innerhalb von (Milli-)Sekunden ...In der Literatur existiert eine Vielzahl verschiedener Ansätze, um Prozessmodelle strukturell zu analysieren. Ein Unterproblem, das oft in vielen dieser Ansätze auftritt, ist die Identifikation von (häufig auftretenden) Subgraphen innerhalb der Modellgraphen. Um diese Problemstellung zu lösen, können graphentheoretische Algorithmen genutzt werden. Der vorliegende Artikel demonstriert, dass derartige Algorithmen in der Lage sind, große Mengen von Prozessmodellen innerhalb von (Milli-)Sekunden zu analysieren. Sie können folglich als Unterkomponente in bestehende Analyseansätze integriert werden, um (potenziell aufwändigere) Eigenentwicklungen zu ersetzen. Der Vorteil dieser Algorithmen liegt in ihrer breiten, nicht auf konkrete Modellierungssprachen oder Analysezwecke beschränkten Anwendbarkeit» weiterlesen» einklappen

  • Algorithmus
  • Analyse
  • Prozessmodell
  • Subgraphisomorphie

Autoren


Breuker, Dominic (Autor)
Dietrich, Hanns-Alexander (Autor)
Steinhorst, Matthias (Autor)
Becker, Jörg (Autor)

Klassifikation


DFG Fachgebiet:
Informatik

DDC Sachgruppe:
Informatik

Verknüpfte Personen