論文の概要: Interactive Multi Interest Process Pattern Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14475v1
• Date: Mon, 28 Aug 2023 10:26:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 14:18:58.226124
• Title: Interactive Multi Interest Process Pattern Discovery
• Title（参考訳）: 対話型多利プロセスパターン発見
• Authors: Mozhgan Vazifehdoostirani, Laura Genga, Xixi Lu, Rob Verhoeven, Hanneke van Laarhoven, Remco Dijkman
• Abstract要約: 本論文は、プロセスの成果に影響を与えるプロセスパターンを導出する、具体的な分析目標に焦点を当てている。 対話的かつ完全に自動化された設定の両方において、実世界のイベントログに対するアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9903198600681908
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Process pattern discovery methods (PPDMs) aim at identifying patterns of interest to users. Existing PPDMs typically are unsupervised and focus on a single dimension of interest, such as discovering frequent patterns. We present an interactive multi interest driven framework for process pattern discovery aimed at identifying patterns that are optimal according to a multi-dimensional analysis goal. The proposed approach is iterative and interactive, thus taking experts knowledge into account during the discovery process. The paper focuses on a concrete analysis goal, i.e., deriving process patterns that affect the process outcome. We evaluate the approach on real world event logs in both interactive and fully automated settings. The approach extracted meaningful patterns validated by expert knowledge in the interactive setting. Patterns extracted in the automated settings consistently led to prediction performance comparable to or better than patterns derived considering single interest dimensions without requiring user defined thresholds.
• Abstract（参考訳）: プロセスパターン発見法(PPDM)は,ユーザにとって関心のあるパターンを特定することを目的としている。 既存のPPDMは通常教師なしであり、頻繁なパターンの発見など、単一の関心事に焦点をあてる。 多次元分析目標に応じて最適なパターンを特定することを目的としたプロセスパターン探索のための対話型多目的フレームワークを提案する。 提案手法は反復的かつインタラクティブであり,発見過程において専門家の知識を考慮に入れる。 本論文は、プロセスの成果に影響を与えるプロセスパターンを導出する、具体的な分析目標に焦点を当てている。 実世界のイベントログに対するアプローチを,インタラクティブかつ完全に自動化された設定で評価する。 このアプローチは、対話的な環境で専門家の知識によって検証された有意義なパターンを抽出した。 自動設定で抽出されたパターンは、ユーザ定義のしきい値を必要とせずに、単一の関心次元を考慮したパターンと同等またはそれ以上の予測性能をもたらす。

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