論文の概要: Adversarial System Variant Approximation to Quantify Process Model Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12168v2
• Date: Sun, 25 Oct 2020 01:34:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 21:05:52.576834
• Title: Adversarial System Variant Approximation to Quantify Process Model Generalization
• Title（参考訳）: プロセスモデルの一般化を定量化するadversarial system variant approximation
• Authors: Julian Theis and Houshang Darabi
• Abstract要約: プロセスマイニングでは、プロセスモデルはイベントログから抽出され、複数の品質次元を用いて一般的に評価される。 この問題を解決するために,Adversarial System Variant Approximation (AVATAR)と呼ばれる新しいディープラーニングベースの手法が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.538209532048867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In process mining, process models are extracted from event logs using process discovery algorithms and are commonly assessed using multiple quality dimensions. While the metrics that measure the relationship of an extracted process model to its event log are well-studied, quantifying the level by which a process model can describe the unobserved behavior of its underlying system falls short in the literature. In this paper, a novel deep learning-based methodology called Adversarial System Variant Approximation (AVATAR) is proposed to overcome this issue. Sequence Generative Adversarial Networks are trained on the variants contained in an event log with the intention to approximate the underlying variant distribution of the system behavior. Unobserved realistic variants are sampled either directly from the Sequence Generative Adversarial Network or by leveraging the Metropolis-Hastings algorithm. The degree by which a process model relates to its underlying unknown system behavior is then quantified based on the realistic observed and estimated unobserved variants using established process model quality metrics. Significant performance improvements in revealing realistic unobserved variants are demonstrated in a controlled experiment on 15 ground truth systems. Additionally, the proposed methodology is experimentally tested and evaluated to quantify the generalization of 60 discovered process models with respect to their systems.
• Abstract（参考訳）: プロセスマイニングにおいて、プロセスモデルはプロセス発見アルゴリズムを用いてイベントログから抽出され、一般に複数の品質次元を用いて評価される。 抽出されたプロセスモデルとイベントログの関係を測定するメトリクスはよく研究されているが、プロセスモデルがその基礎となるシステムの観察できない振る舞いを記述できるレベルを定量化することは文献において不足している。 本稿では,この問題を解決するために,Adversarial System Variant Approximation (AVATAR) と呼ばれる新しいディープラーニング手法を提案する。 シーケンス生成逆ネットワークは、システム動作の基盤となる変種分布を近似する目的で、イベントログに含まれる変種に基づいて訓練される。 観測されていない現実的な変種は、Sequence Generative Adversarial Networkから直接サンプリングするか、Metropolis-Hastingsアルゴリズムを利用する。 プロセスモデルがその基盤となる未知のシステムの振る舞いに関連する度合いは、確立されたプロセスモデルの品質指標を用いて、現実的な観察と推定された未観測変量に基づいて定量化される。 現実的な未観測変種を明らかにするための重要な性能改善が、15の真理系の制御実験で実証された。 さらに,提案手法を実験的に検証し,そのシステムに関する60のプロセスモデルの一般化を定量的に評価した。

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