論文の概要: Detecting sudden and gradual drifts in business processes from execution traces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04016v1
• Date: Thu, 7 May 2020 16:22:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 23:35:01.195616
• Title: Detecting sudden and gradual drifts in business processes from execution traces
• Title（参考訳）: 実行トレースによるビジネスプロセスの突然および漸進的ドリフトの検出
• Authors: Abderrahmane Maaradji, Marlon Dumas, Marcello La Rosa, and Alireza Ostovar
• Abstract要約: ビジネスプロセスのドリフト検出(Business Process drift detection)は、ビジネスプロセスの変化を検出するメソッドのファミリーを指す。 本稿では,突発的および漸進的なビジネスプロセスのドリフトを検出するための,自動的,統計的に基礎づけた手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5424799109837066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Business processes are prone to unexpected changes, as process workers may suddenly or gradually start executing a process differently in order to adjust to changes in workload, season, or other external factors. Early detection of business process changes enables managers to identify and act upon changes that may otherwise affect process performance. Business process drift detection refers to a family of methods to detect changes in a business process by analyzing event logs extracted from the systems that support the execution of the process. Existing methods for business process drift detection are based on an explorative analysis of a potentially large feature space and in some cases they require users to manually identify specific features that characterize the drift. Depending on the explored feature space, these methods miss various types of changes. Moreover, they are either designed to detect sudden drifts or gradual drifts but not both. This paper proposes an automated and statistically grounded method for detecting sudden and gradual business process drifts under a unified framework. An empirical evaluation shows that the method detects typical change patterns with significantly higher accuracy and lower detection delay than existing methods, while accurately distinguishing between sudden and gradual drifts.
• Abstract（参考訳）: ビジネスプロセスは予期せぬ変更をしがちで、プロセスワーカーは、ワークロードや季節、その他の外部要因の変化を調整するために、突然、あるいは徐々にプロセスを実行し始めます。 ビジネスプロセスの変更を早期に検出することで、マネージャはプロセスパフォーマンスに影響を及ぼす可能性のある変更を特定し、行動することができる。 ビジネスプロセスドリフト検出(Business Process drift detection)は、プロセスの実行をサポートするシステムから抽出されたイベントログを分析して、ビジネスプロセスの変化を検出する一連の方法である。 既存のプロセスドリフト検出方法は、潜在的に大きな特徴空間の爆発的解析に基づいており、場合によっては、ユーザがドリフトを特徴付ける特定の特徴を手動で識別する必要がある。 探索された機能空間によって、これらのメソッドは様々なタイプの変更を見逃す。 さらに、突然の漂流や徐々に漂流を検出するように設計されているが、両方ではない。 本稿では,一元的な枠組みの下で,突然かつ漸進的なビジネスプロセスドリフトを自動的かつ統計的に検出する手法を提案する。 実験により,本手法は従来手法よりも精度が高く,検出遅延の少ない典型的変化パターンを検出するとともに,突然のドリフトと漸進的なドリフトを正確に区別することを示した。

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