Abstract

Die Modellierung von Geschäftsprozessen stellt für viele Unternehmen einen unverzichtbaren methodischen Ansatz dar, um Wissen über geschäftliche Aktivitäten zu bündeln und zu strukturieren. Häufig existieren Geschäftsprozessmodelle in verschiedenen Varianten, die unterschiedlichen Modellierungskonventionen folgen. Zur Handhabung solcher Varianten werden Ähnlichkeitsmaße benötigt, die den Abstand zweier Modelle in Bezug auf Struktur, Semantik oder Verhalten quantifizieren. Methoden der Natürlichen Sprachverarbeitung (engl. Natural Language Processing , NLP) können ein inhaltliches Verständnis durch die Analyse von Modellbezeichnern (sog. Labels) und somit eine Suche nach thematisch ähnlichen Modellen ermöglichen. Der vorliegende Work-in-Progress-Artikel möchte zwei Beiträge leisten: Erstens wird ein strukturiertes Literaturreview durchgeführt, um einen Überblick über den State-of-the-Art im Bereich Business Process Similarity zu geben. Dieser Überblick liefert Erkenntnisse über die Verbreitung vorhandener Ansätze in der Literatur. Zweitens wird ein Konzept präsentiert, das unter Verwendung von NLP-Techniken eine inhaltliche Erschließung und einen thematischen Ähnlichkeitsvergleich von Prozessmodellen erlaubt.

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