Fugu-MT 論文翻訳(概要): Probabilistic and Non-Deterministic Event Data in Process Mining: Embedding Uncertainty in Process Analysis Techniques

論文の概要: Probabilistic and Non-Deterministic Event Data in Process Mining: Embedding Uncertainty in Process Analysis Techniques

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04827v2
Date: Wed, 11 May 2022 09:33:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-12 18:48:30.738771
Title: Probabilistic and Non-Deterministic Event Data in Process Mining: Embedding Uncertainty in Process Analysis Techniques
Title（参考訳）: プロセスマイニングにおける確率的および非決定論的事象データ:プロセス分析技術における不確かさの埋め込み
Authors: Marco Pegoraro
Abstract要約: プロセスマイニング分析の幅広い産業応用により,新しいタイプのイベントデータが注目されている。本稿では,不確実な事象データの例として,プロセスマイニングにおける不確実性に関する技術の現状を示すとともに,この研究の方向性に関するオープンな課題を示す。
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: Process mining is a subfield of process science that analyzes event data collected in databases called event logs. Recently, novel types of event data have become of interest due to the wide industrial application of process mining analyses. In this paper, we examine uncertain event data. Such data contain meta-attributes describing the amount of imprecision tied with attributes recorded in an event log. We provide examples of uncertain event data, present the state of the art in regard of uncertainty in process mining, and illustrate open challenges related to this research direction.
Abstract（参考訳）: プロセスマイニングは、イベントログと呼ばれるデータベースで収集されたイベントデータを解析するプロセスサイエンスのサブフィールドである。近年,プロセスマイニング分析の幅広い産業応用により,新たな種類のイベントデータが注目されている。本稿では,不確実な事象データについて検討する。このようなデータには、イベントログに記録された属性に関連付けられたインプレシションの量を記述するメタ属性が含まれている。我々は,不確実事象データの例を示し,プロセスマイニングにおける不確実性に関する技術の現状を示し,この研究の方向性に関する課題を明らかにした。

関連論文リスト

Detecting Anomalous Events in Object-centric Business Processes via Graph Neural Networks [55.583478485027]
本研究では,ビジネスプロセスにおける異常検出のための新しいフレームワークを提案する。まず、属性グラフとしてオブジェクト中心のイベントログのプロセス依存性を再構築する。次に、異常事象を検出するために、グラフ畳み込みオートエンコーダアーキテクチャを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-14T14:17:56Z)
Avoiding Post-Processing with Event-Based Detection in Biomedical Signals [69.34035527763916]
学習対象としてイベントを直接扱うイベントベースのモデリングフレームワークを提案する。イベントベースのモデリング(後処理なし)は、広範囲な後処理を伴うエポックベースのモデリングと同等以上のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-22T13:44:13Z)
Accessing and Interpreting OPC UA Event Traces based on Semantic Process Descriptions [69.9674326582747]
本稿では、イベントデータのコンテキストに基づいて、プロダクションシステムのイベントデータにアクセスするアプローチを提案する。本手法は,1)生産システムの階層構造の意味モデル,2)形式化されたプロセス記述,3)OPC UA情報モデルを組み合わせることによって,データベースシステムからフィルタリングイベントログを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-25T15:13:44Z)
Process Mining on Uncertain Event Data [0.0]
本稿では,不確実なデータから洞察を抽出できるプロセスマイニング技術の開発を目的とした研究プロジェクトを概説する。この研究トピックの基礎を設定し、利用可能な文献を再カプセル化し、将来の展望を定義します。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-08T15:56:00Z)
Robust Event Classification Using Imperfect Real-world PMU Data [58.26737360525643]
本研究では,不完全な実世界のファサー計測単位(PMU)データを用いて,ロバストな事象分類について検討する。我々は、堅牢なイベント分類器を訓練するための新しい機械学習フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-19T17:41:43Z)
Probability Estimation of Uncertain Process Trace Realizations [0.8602553195689513]
本稿では,それぞれのシナリオの確率を確実に推定する手法を提案する。実験により, 本手法を用いて計算した確率は, 特定の結果の発生確率と密に一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-19T10:50:52Z)
PROVED: A Tool for Graph Representation and Analysis of Uncertain Event Data [0.966840768820136]
プロセスマイニングの分野は、歴史的なプロセス実行を分析して、データ駆動方式でプロセスを研究することを目的としている。近年のイベントデータは,不確実なイベントデータを含むプロセスマイニングコミュニティの関心を集めている。 PROVEDツールは、このような不確実なイベントデータを探索、ナビゲート、分析するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-09T17:11:54Z)
Extracting Semantic Process Information from the Natural Language in Event Logs [0.1827510863075184]
本稿では、イベントデータの意味的役割ラベリングという手法を提案する。この方法では,イベント毎に最大8つの意味的役割に関する情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-06T08:39:04Z)
Event-Related Bias Removal for Real-time Disaster Events [67.2965372987723]
ソーシャルメディアは、自然災害や大量攻撃などの危機事象に関する情報を共有する重要なツールとなっている。有用な情報を含む実行可能なポストを検出するには、大量のデータをリアルタイムに高速に分析する必要がある。我々は、潜在事象固有のバイアスを除去し、ツイート重要度分類の性能を向上させるために、敵対的ニューラルモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-02T02:03:07Z)
Analogous Process Structure Induction for Sub-event Sequence Prediction [111.10887596684276]
本稿では,未確認プロセスのサブイベントシーケンス全体を予測するために,アナログプロセス構造誘導APSIフレームワークを提案する。我々の実験と分析が示すように、APSIは目に見えないプロセスのための意味のあるサブイベントシーケンスの生成をサポートし、行方不明な事象を予測するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-16T17:35:40Z)
Conformance Checking over Uncertain Event Data [0.45119235878273]
未解明のイベントログの設定を解析する。このようなイベントログでは、不確実性は明示的に記録され、すなわち、イベントの時間、活動、ケースは不明確または不正確である。正規プロセスモデルに不確実なトレースをアライメントすることで、適合性のための上と下の境界がどうやって得られるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-29T14:27:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。