Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Framework for Explainable Concept Drift Detection in Process Mining

論文の概要: A Framework for Explainable Concept Drift Detection in Process Mining

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13155v1
Date: Thu, 27 May 2021 14:03:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-29 00:11:39.536168
Title: A Framework for Explainable Concept Drift Detection in Process Mining
Title（参考訳）: プロセスマイニングにおける説明可能な概念ドリフト検出フレームワーク
Authors: Jan Niklas Adams, Sebastiaan J. van Zelst, Lara Quack, Kathrin Hausmann, Wil M.P. van der Aalst, and Thomas Rose
Abstract要約: プロセスマイニングにおけるコンセプトドリフト検出に説明可能性レベルを追加するフレームワークを提案する。提案手法は原因と影響の関係を悪化させ,実行プロセスに新たな洞察を与える。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6927055673104934
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Rapidly changing business environments expose companies to high levels of uncertainty. This uncertainty manifests itself in significant changes that tend to occur over the lifetime of a process and possibly affect its performance. It is important to understand the root causes of such changes since this allows us to react to change or anticipate future changes. Research in process mining has so far only focused on detecting, locating and characterizing significant changes in a process and not on finding root causes of such changes. In this paper, we aim to close this gap. We propose a framework that adds an explainability level onto concept drift detection in process mining and provides insights into the cause-effect relationships behind significant changes. We define different perspectives of a process, detect concept drifts in these perspectives and plug the perspectives into a causality check that determines whether these concept drifts can be causal to each other. We showcase the effectiveness of our framework by evaluating it on both synthetic and real event data. Our experiments show that our approach unravels cause-effect relationships and provides novel insights into executed processes.
Abstract（参考訳）: 急速に変化するビジネス環境は、企業を高いレベルの不確実性にさらしている。この不確実性は、プロセスの存続期間を通じて起こり、おそらくそのパフォーマンスに影響を及ぼしがちな重大な変化に現れます。このような変化の根本原因を理解することが重要です。プロセスマイニングの研究はこれまで、プロセスにおける重要な変化の検出、特定、特徴付けにのみ重点を置いてきた。本稿では,このギャップを埋めることを目的とする。我々は,プロセスマイニングにおける概念ドリフト検出に説明可能性レベルを追加し,重要な変化の背後にある原因-影響関係について洞察を与えるフレームワークを提案する。プロセスの異なる視点を定義し、これらの視点における概念ドリフトを検出し、これらの概念ドリフトが相互に因果的かどうかを決定する因果チェックに視点をプラグインする。合成イベントデータと実イベントデータの両方で評価することで,フレームワークの有効性を示す。実験の結果,本手法は原因と効果の関係を悪化させ,実行プロセスに新たな洞察を与えることがわかった。

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