論文の概要: A Technique for Determining Relevance Scores of Process Activities using Graph-based Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03110v2
• Date: Wed, 3 Feb 2021 08:57:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 00:27:32.388448
• Title: A Technique for Determining Relevance Scores of Process Activities using Graph-based Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフ型ニューラルネットワークを用いたプロセスアクティビティの妥当性スコア決定手法
• Authors: Matthias Stierle, Sven Weinzierl, Maximilian Harl, Martin Matzner
• Abstract要約: 本研究では,プロセス活動の関連点を評価指標として評価する手法を開発した。 このような関連性スコアでプロセスモデルに注釈を付けることは、ビジネスプロセスの問題に焦点を当てた分析を促進する。 異なる領域の4つのデータセットを用いて,本手法の予測品質を定量的に評価し,妥当性スコアの忠実性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Process models generated through process mining depict the as-is state of a process. Through annotations with metrics such as the frequency or duration of activities, these models provide generic information to the process analyst. To improve business processes with respect to performance measures, process analysts require further guidance from the process model. In this study, we design Graph Relevance Miner (GRM), a technique based on graph neural networks, to determine the relevance scores for process activities with respect to performance measures. Annotating process models with such relevance scores facilitates a problem-focused analysis of the business process, placing these problems at the centre of the analysis. We quantitatively evaluate the predictive quality of our technique using four datasets from different domains, to demonstrate the faithfulness of the relevance scores. Furthermore, we present the results of a case study, which highlight the utility of the technique for organisations. Our work has important implications both for research and business applications, because process model-based analyses feature shortcomings that need to be urgently addressed to realise successful process mining at an enterprise level.
• Abstract（参考訳）: プロセスマイニングによって生成されたプロセスモデルは、プロセスのas-is状態を表す。 アクティビティの頻度や持続時間といったメトリクスを使ったアノテーションを通じて、これらのモデルはプロセスアナリストに一般的な情報を提供します。 パフォーマンス指標に関してビジネスプロセスを改善するために、プロセスアナリストはプロセスモデルからさらなるガイダンスを必要とします。 本研究では,グラフニューラルネットワークをベースとしたグラフ関連マイナ(GRM)を設計し,プロセスアクティビティの関連点を評価基準として決定する。 このような関連性スコアでプロセスモデルに注釈を付けることで、ビジネスプロセスの問題解決が促進され、これらの問題が分析の中心に置かれる。 異なる領域の4つのデータセットを用いて,提案手法の予測品質を定量的に評価し,妥当性を示す。 さらに,本研究は,この手法が組織に有用であることを示す事例である。 プロセスモデルに基づく分析は、企業レベルで成功したプロセスマイニングを実現するために緊急に対処する必要がある欠点を特徴としているからです。

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