論文の概要: Online Soft Conformance Checking: Any Perspective Can Indicate Deviations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09222v1
• Date: Sun, 23 Jan 2022 10:26:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-26 11:44:46.740977
• Title: Online Soft Conformance Checking: Any Perspective Can Indicate Deviations
• Title（参考訳）: オンラインソフトコンフォーマンスチェック:どんな視点でも逸脱を示すことができる
• Authors: Andrea Burattin
• Abstract要約: コンフォーマンスチェック(Conformance check)は、プロセスの実行が参照モデルの期待される振る舞いに適合する範囲を確立するために用いられる。 本稿では、必ずしも制御フローを参照していない記述モデルを用いた適合性アプローチを提案する。 アプローチ全体がオフラインでもオンラインでも動作し、リアルタイムでフィードバックを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Within process mining, a relevant activity is conformance checking. Such activity consists of establishing the extent to which actual executions of a process conform the expected behavior of a reference model. Current techniques focus on prescriptive models of the control-flow as references. In certain scenarios, however, a prescriptive model might not be available and, additionally, the control-flow perspective might not be ideal for this purpose. This paper tackles these two problems by suggesting a conformance approach that uses a descriptive model (i.e., a pattern of the observed behavior over a certain amount of time) which is not necessarily referring to the control-flow (e.g., it can be based on the social network of handover of work). Additionally, the entire approach can work both offline and online, thus providing feedback in real time. The approach, which is implemented in ProM, has been tested and results from 3 experiments with real world as well as synthetic data are reported.
• Abstract（参考訳）: プロセスマイニングにおいて、関連するアクティビティは適合性チェックである。 そのようなアクティビティは、プロセスの実際の実行が基準モデルの期待される振る舞いに合致する程度を確立することで成り立っている。 現在の技術は、参照として制御フローの規範モデルに焦点を当てている。 しかし、特定のシナリオでは、規範的モデルは利用できないかもしれないし、さらに、制御-フローの観点はこの目的には理想的ではないかもしれない。 本稿では、制御フローを必ずしも参照していない記述的モデル(一定時間にわたる観察行動パターン)を用いた適合性アプローチ(例えば、作業のハンドオーバをベースとしたソーシャルネットワーク)を提案することにより、これらの2つの課題に対処する。 さらに、アプローチ全体がオフラインでもオンラインでも動作し、リアルタイムでフィードバックを提供する。 ProMで実装されたこの手法はテストされており、実世界の3つの実験と合成データの結果が報告されている。

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