Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Knowledge-Centric Process Mining

論文の概要: Towards Knowledge-Centric Process Mining

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10927v1
Date: Thu, 26 Jan 2023 04:23:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-27 14:18:45.522418
Title: Towards Knowledge-Centric Process Mining
Title（参考訳）: 知識中心型プロセスマイニングに向けて
Authors: Asjad Khan, Arsal Huda, Aditya Ghose, Hoa Khanh Dam
Abstract要約: ノイズ/不完全なイベントログに直面して,プロセス分析技術による価値提供を可能にするアプローチを提案する。本手法では,イベントログにおけるノイズの影響を軽減するために知識グラフを活用するとともに,プロセスアナリストによるイベントログの多様性の理解を支援する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.429166905724047
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Process analytic approaches play a critical role in supporting the practice of business process management and continuous process improvement by leveraging process-related data to identify performance bottlenecks, extracting insights about reducing costs and optimizing the utilization of available resources. Process analytic techniques often have to contend with real-world settings where available logs are noisy or incomplete. In this paper we present an approach that permits process analytics techniques to deliver value in the face of noisy/incomplete event logs. Our approach leverages knowledge graphs to mitigate the effects of noise in event logs while supporting process analysts in understanding variability associated with event logs.
Abstract（参考訳）: プロセス分析アプローチは、プロセス関連データを利用してパフォーマンスボトルネックを特定し、コスト削減に関する洞察を抽出し、利用可能なリソースの利用を最適化することで、ビジネスプロセス管理と継続的プロセス改善の実践をサポートする上で重要な役割を果たす。プロセス分析のテクニックは、利用可能なログがノイズや不完全な実際の設定と競合することが多い。本稿では,プロセス分析技術によるノイズ/不完全なイベントログに対する価値提供を可能にするアプローチを提案する。本手法では,イベントログにおけるノイズの影響を軽減するために知識グラフを活用するとともに,プロセスアナリストによるイベントログの多様性の理解を支援する。

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