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A Runtime Analysis of Graph-Theoretical Algorithms to Detect Patterns in Process Model Collections

机译：图论算法的运行时分析，用于检测过程模型集合中的模式

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Pattern detection serves different purposes in managing large collections of process models, ranging from syntax checking to compliance validation. This paper presents a runtime analysis of four graph-theoretical algorithms for (frequent) pattern detection. We apply these algorithms to large collections of process and data models to demonstrate that, despite their theoretical intractability, they are able to return results within (milli-) seconds. We discuss the relative performance of these algorithms and their applicability in practice.

机译：模式检测在管理大量流程模型时（从语法检查到合规性验证）具有不同的用途。本文介绍了用于（频繁）模式检测的四种图论算法的运行时分析。我们将这些算法应用于大量的过程和数据模型，以证明尽管具有理论上的难点，但它们仍能够在（毫秒）秒内返回结果。我们讨论了这些算法的相对性能及其在实践中的适用性。

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来源
《Business process management workshops》|2012年|489-500|共12页
会议地点 Tallinn(EE)
作者
Joerg Becker; Dominic Breuker; Patrick Delfmann; Hanns-Alexander Dietrich; Matthias Steinhorst;
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作者单位

WWU Muenster - ERCIS, Leonardo-Campus 3,48149 Muenster, Germany;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Conceptual Model Analysis; Subgraph Isomorphism; Frequent Subgraph Detection; Pattern Matching;

机译：概念模型分析；子图同构；频繁的子图检测；模式匹配;

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