Fugu-MT 論文翻訳(概要): CoSMo: a Framework for Implementing Conditioned Process Simulation Models

論文の概要: CoSMo: a Framework for Implementing Conditioned Process Simulation Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17879v1
Date: Fri, 31 Mar 2023 08:26:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-03 14:50:18.354000
Title: CoSMo: a Framework for Implementing Conditioned Process Simulation Models
Title（参考訳）: CoSMo: 条件付きプロセスシミュレーションモデルを実装するフレームワーク
Authors: Rafael S. Oyamada and Gabriel M. Tavares and Paolo Ceravolo
Abstract要約: プロセスシミュレーションは、プロセスマイニングにおける分析ツールで、変更の影響を測定し、損失を防止し、リスクやコストなしでプロセスを更新します。いくつかのプロセスシミュレーション技術が利用可能であり、通常は特定のイベントログから発見されたプロセスモデルに基づいて構築されるか、ディープラーニングを通じて学習される。ディープラーニングのアプローチによって達成された優れたパフォーマンスにもかかわらず、シナリオに適用してユーザ価値を生成するのは相変わらず適していない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38673630752805443
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Process simulation is an analysis tool in process mining that allows users to measure the impact of changes, prevent losses, and update the process without risks or costs. In the literature, several process simulation techniques are available and they are usually built upon process models discovered from a given event log or learned via deep learning. Each group of approaches has its own strengths and limitations. The former is usually restricted to the control-flow but it is more interpretable, whereas the latter is not interpretable by nature but has a greater generalization capability on large event logs. Despite the great performance achieved by deep learning approaches, they are still not suitable to be applied to real scenarios and generate value for users. This issue is mainly due to fact their stochasticity is hard to control. To address this problem, we propose the CoSMo framework for implementing process simulation models fully based on deep learning. This framework enables simulating event logs that satisfy a constraint by conditioning the learning phase of a deep neural network. Throughout experiments, the simulation is validated from both control-flow and data-flow perspectives, demonstrating the proposed framework's capability of simulating cases while satisfying imposed conditions.
Abstract（参考訳）: プロセスシミュレーションはプロセスマイニングの分析ツールであり、ユーザは変更の影響を計測し、損失を防ぎ、リスクやコストなしでプロセスを更新することができる。文献では、いくつかのプロセスシミュレーション技術が利用可能であり、通常は特定のイベントログから発見されたプロセスモデルに基づいて構築される。それぞれのアプローチには強みと限界があります。前者は制御フローに制限されるが、後者はより解釈可能であるが、後者は自然では解釈できないが、大きなイベントログに対してより一般化能力を持つ。ディープラーニングのアプローチによって達成された優れたパフォーマンスにもかかわらず、実際のシナリオに適用し、ユーザに価値を生み出すのは相応しいものではない。この問題は、主に彼らの確率性は制御が難しいためである。この問題に対処するために,ディープラーニングに基づくプロセスシミュレーションモデルを実装するためのCoSMoフレームワークを提案する。このフレームワークは、ディープニューラルネットワークの学習フェーズを条件付けすることで、制約を満たすイベントログをシミュレートすることができる。実験を通して、シミュレーションは制御フローとデータフローの両方の観点から検証され、与えられた条件を満たしながらケースをシミュレートするフレームワークの能力を示す。

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