Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11
Телефон: +7(495) 772-95-90 *28240
Департамент программной инженерии был создан в 2014 году на базе отделения программной инженерии. В департаменте ведутся исследования по различным современным научным направлениям, в число которых входят: анализ и моделирование бизнес процессов, математическое моделирование, машинное обучение и искусственный интеллект, нечеткая логика, процессно-ориентированные информационные системы.
Труды конференции "Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2025)". 2025.
Maksimenkova O. V., Lebedev S., Pozdnyakov D.
In bk.: Futureproofing Engineering Education for Global Responsibility: Proceedings of the 27th International Conference on Interactive Collaborative Learning (ICL2024), Volume 4. Springer, 2025. P. 116-125.
Ryabtsev D., Vasilyev Boris, Shershakov S.
Computer Science ::Computer Vision and Pattern Recognition. 2501.14689. arXiv, 2025
Тема работы: «Методы и инструменты повышения эффективности алгоритмов майнинга процессов».
Данная работа относится к области process mining, основными задачами которой являются синтез моделей процессов и проверка соответствия моделей процессов их реальному поведению на основании информации, хранящейся в журналах событий.
Основные проблемы при решении этих задач — большие объемы обрабатываемых данных и экспоненциальная сложность основных алгоритмов. В частности, наиболее теоретически обоснованный метод синтеза, базирующийся на теории регионов, использует построение системы переходов в качестве промежуточного шага. Задача синтеза результирующей модели — сети Петри — по системе переходов является NP-полной. Поэтому на практике метод регионов оказывается применим только для небольших по размеру систем переходов.
Исследование посвящено повышению эффективности существующих решений в двух направлениях. Во-первых, разработан параметрический метод редукции системы переходов, который позволил уменьшить размер системы переходов при сохранении приемлемого уровня ее точности. Во-вторых, разработаны архитектура и принципы реализации программных средств для эффективной работы с журналами событий больших размеров, на основе которых реализованы библиотека и программный инструмент для решения задач и автоматизации экспериментов в области process mining.
Это позволило получить существенное сокращение по потребляемым ресурсам (времени выполнения алгоритмов и занимаемой памяти) по сравнению с известными решениями, что подтверждается экспериментами на реальных данных.
Научный руководитель: доктор физико-математических наук И.А.Ломазова
Начало в 13:00
Адрес: Кочновский проезд, д.3., ауд. 400.