Подход к построению прогностической модели жизненного цикла информационных ресурсов на базе стохастических gert-сетей и технологии process mining

Резюме: В статье предлагается подход к прогнозированию численных параметров жизненного цикла информационных ресурсов. Главная задача данной работы – разработка инструмента численного прогнозирования жизненного цикла информационных ресурсов на основе фактических данных жизненного цикла в виде журналов событий истории ресурса. Прогноз выполняется с использованием аппарата стохастических GERT-сетей. Построение GERT-модели выполняется с помощью алгоритмического аппарата Process Mining и программного фреймворка ProM. Объектом анализа выступили данные научной электронной онлайн библиотеки (Scientific Electronic Library Online). Данные размещены в открытом доступе на сайте Kaggle.com. Для построения GERT-сети, описывающей модель жизненного цикла информационного ресурса, использованы методы интеллектуального анализа процессов Process Mining, реализованные с помощью ProM Framework. В ходе работы был проведён анализ жизненного цикла информационных ресурсов Научной электронной онлайн библиотеки. В работе представлен процесс извлечения данных, используемых для моделирования GERT-сети при помощи фреймворка ProM. Полученные данные позволили восстановить топологию стохастической сети и идентифицировать законы распределения плотности вероятности длительности стадий жизненного цикла. На базе построенной GERT-сети был описан закон распределения плотности вероятности длительности жизненного цикла информационного ресурса. Полученный результат подтверждает применимость технологии Process Mining к вероятностному анализу и прогнозированию жизненного цикла информационных ресурсов.

Ключевые слова: GERT-сети, жизненный цикл информационного ресурса, Process Mining, ProM Framework.

A.A. Popov, M.G. Dorrer, A.G. Dorrer, E.I. Trishkina, N.A. Romanov

An approach to building a predictive model of the life cycle of information resources based on stochastic gert-networks and process mining technology

Summary: The article proposes an approach to predicting the numerical parameters of the life cycle of information resources. The main task of this work is to develop a tool for numerical forecasting of the life cycle of information resources based on actual life cycle data in the form of resource history event logs. The forecast is carried out using the apparatus of stochastic GERT networks. The construction of the GERT model is performed using the Process Mining algorithmic apparatus and the ProM software framework. The object of the analysis was the data of the Scientific Electronic Library Online. The data is publicly available on the Kaggle.com website. To build a GERT network describing the life cycle model of an information resource, we used the methods of intellectual analysis of Process Mining processes implemented using the ProM Framework. In the course of the work, an analysis of the life cycle of information resources of the Scientific Electronic Online Library was carried out. The paper presents the process of extracting data used to model a GERT network using the ProM framework. The data obtained made it possible to restore the topology of the stochastic network and identify the laws of probability density distribution of the duration of the life cycle stages. On the basis of the constructed GERT-network, the law of distribution of the probability density of the duration of the life cycle of an information resource was described. The obtained result confirms the applicability of Process Mining technology to probabilistic analysis and forecasting of the life cycle of information resources.

Keywords: GERT-network, life cycle of information resources, Process Mining, ProM Framework.

doi: 10.34219/2078-8320-2020-11-4-107-112