論文の概要: Trace Encoding in Process Mining: a survey and benchmarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02167v1
• Date: Thu, 5 Jan 2023 17:25:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 14:45:00.681000
• Title: Trace Encoding in Process Mining: a survey and benchmarking
• Title（参考訳）: プロセスマイニングにおけるトレースエンコーディング:調査とベンチマーク
• Authors: Sylvio Barbon Jr., Paolo Ceravolo, Rafael S. Oyamada, Gabriel M. Tavares
• Abstract要約: メソッドは、予測プロセス監視、異常なケース検出、クラスタリングトレースなど、いくつかのプロセスマイニングタスクで使用される。 ほとんどの論文では、既存の符号化手法を任意に選択するか、特定の専門家知識ドメインに基づいた戦略を採用する。 この研究は、27のメソッドを比較することで、イベントログエンコーディングに関する包括的な調査を提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34410212782758054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Encoding methods are employed across several process mining tasks, including predictive process monitoring, anomalous case detection, trace clustering, etc. These methods are usually performed as preprocessing steps and are responsible for transforming complex information into a numerical feature space. Most papers choose existing encoding methods arbitrarily or employ a strategy based on a specific expert knowledge domain. Moreover, existing methods are employed by using their default hyperparameters without evaluating other options. This practice can lead to several drawbacks, such as suboptimal performance and unfair comparisons with the state-of-the-art. Therefore, this work aims at providing a comprehensive survey on event log encoding by comparing 27 methods, from different natures, in terms of expressivity, scalability, correlation, and domain agnosticism. To the best of our knowledge, this is the most comprehensive study so far focusing on trace encoding in process mining. It contributes to maturing awareness about the role of trace encoding in process mining pipelines and sheds light on issues, concerns, and future research directions regarding the use of encoding methods to bridge the gap between machine learning models and process mining.
• Abstract（参考訳）: エンコーディング手法は、予測プロセス監視、異常ケース検出、トレースクラスタリングなど、いくつかのプロセスマイニングタスクで採用されている。 これらの方法は、通常、前処理ステップとして実行され、複雑な情報を数値的特徴空間に変換する責任がある。 ほとんどの論文は、既存の符号化手法を任意に選択するか、特定の専門家知識ドメインに基づいて戦略を採用する。 さらに、既存のメソッドは、他のオプションを評価することなく、デフォルトのハイパーパラメータを使用する。 この慣行は、準最適性能や最先端との不公平な比較など、いくつかの欠点をもたらす可能性がある。 そこで本研究では,表現性,拡張性,相関性,ドメインに依存しない27の手法を比較し,イベントログエンコーディングに関する包括的な調査を行うことを目的とする。 私たちの知る限りでは、プロセスマイニングにおけるトレースエンコーディングに焦点を当てた、これまでで最も包括的な研究です。 プロセスマイニングパイプラインにおけるトレースエンコーディングの役割に対する意識の成熟に寄与し、機械学習モデルとプロセスマイニングのギャップを埋めるためのエンコーディング手法の使用に関する問題や懸念、今後の研究方向性に光を当てる。

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