論文の概要: Comparing decision mining approaches with regard to the meaningfulness of their results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07335v1
• Date: Wed, 15 Sep 2021 14:43:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-16 15:13:37.644355
• Title: Comparing decision mining approaches with regard to the meaningfulness of their results
• Title（参考訳）: 分析結果の有意義性に関する意思決定的アプローチの比較
• Authors: Beate Scheibel, Stefanie Rinderle-Ma
• Abstract要約: 本稿では,3つの決定的マイニング手法,すなわち,既存の2つのアプローチと新たに記述された1つのアプローチを比較し,その意義について述べる。 発見された決定ルールは、意味論と意味論に関して議論される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decisions and the underlying rules are indispensable for driving process execution during runtime, i.e., for routing process instances at alternative branches based on the values of process data. Decision rules can comprise unary data conditions, e.g., age > 40, binary data conditions where the relation between two or more variables is relevant, e.g. temperature1 < temperature2, and more complex conditions that refer to, for example, parts of a medical image. Decision discovery aims at automatically deriving decision rules from process event logs. Existing approaches focus on the discovery of unary, or in some instances binary data conditions. The discovered decision rules are usually evaluated using accuracy, but not with regards to their semantics and meaningfulness, although this is crucial for validation and the subsequent implementation/adaptation of the decision rules. Hence, this paper compares three decision mining approaches, i.e., two existing ones and one newly described approach, with respect to the meaningfulness of their results. For comparison, we use one synthetic data set for a realistic manufacturing case and the two real-world BPIC 2017/2020 logs. The discovered rules are discussed with regards to their semantics and meaningfulness.
• Abstract（参考訳）: 決定と基礎となるルールは、実行時のプロセス実行、すなわちプロセスデータの値に基づいて別のブランチでプロセスインスタンスをルーティングするために不可欠である。 決定規則は、例えば、年齢 > 40 のような一元的なデータ条件と、2つ以上の変数間の関係が関係している二項データ条件、例えば temperature1 < temperature2 と、医療画像の一部を指すより複雑な条件から構成されることができる。 decision discoveryは、プロセスイベントログから意思決定ルールを自動的に導出することを目的としている。 既存のアプローチでは、unaryやバイナリデータ条件の発見に重点を置いている。 発見された決定ルールは、通常、正確さを用いて評価されるが、その意味と意味性には関係しないが、これは検証とその後の決定ルールの実装/適応に不可欠である。 そこで,本研究では,既存の2つの方法と新たに記述された1つのアプローチの3つの決定マイニング手法を比較し,その意義について述べる。 比較のために,実世界のBPIC 2017/2020ログと実世界のBPIC 2017/2020ログを合成した。 発見規則は、その意味と有意義性に関して議論される。

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