論文の概要: All That Glitters Is Not Gold: Towards Process Discovery Techniques with Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12764v1
• Date: Wed, 23 Dec 2020 16:08:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-25 18:03:36.214175
• Title: All That Glitters Is Not Gold: Towards Process Discovery Techniques with Guarantees
• Title（参考訳）: 輝きは金ではない - 保証付きプロセス発見技術に向けて
• Authors: Jan Martijn E. M. van der Werf, Artem Polyvyanyy, Bart R. van Wensveen, Matthieu Brinkhuis and Hajo A. Reijers
• Abstract要約: イベントデータの品質が向上すればするほど、発見されたモデルの品質も向上します。 イベントデータと発見したプロセスモデルの両方に、さまざまな品質対策を使用してこれを実証します。 本論文は、ISエンジニアのコミュニティに対して、プロセスディスカバリアルゴリズムを、入力の性質と出力の性質を関連付けたプロパティで補完するよう呼びかけている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3299507495084417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The aim of a process discovery algorithm is to construct from event data a process model that describes the underlying, real-world process well. Intuitively, the better the quality of the event data, the better the quality of the model that is discovered. However, existing process discovery algorithms do not guarantee this relationship. We demonstrate this by using a range of quality measures for both event data and discovered process models. This paper is a call to the community of IS engineers to complement their process discovery algorithms with properties that relate qualities of their inputs to those of their outputs. To this end, we distinguish four incremental stages for the development of such algorithms, along with concrete guidelines for the formulation of relevant properties and experimental validation. We will also use these stages to reflect on the state of the art, which shows the need to move forward in our thinking about algorithmic process discovery.
• Abstract（参考訳）: プロセス発見アルゴリズムの目的は、イベントデータから、基盤となる現実世界のプロセスを記述するプロセスモデルを構築することである。 直感的には、イベントデータの品質が向上すればするほど、発見されるモデルの品質も向上します。 しかし、既存のプロセス発見アルゴリズムはこの関係を保証していない。 我々は、イベントデータと発見プロセスモデルの両方に対して、様々な品質指標を用いてこれを実証する。 本稿では,IS技術者のコミュニティに対して,プロセス発見アルゴリズムを,入力の質と出力の質を関連付ける特性で補完するように呼びかける。 そこで,本研究では,関連する特性の定式化と実験的検証のための具体的なガイドラインとともに,これらのアルゴリズム開発のための4段階の段階を区別する。 また、これらのステージを使用して、アルゴリズムによるプロセス発見に関する考え方を前進させる必要性を示す技術の現状を反映します。

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