論文の概要: A modern approach to transition analysis and process mining with Markov models: A tutorial with R

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08558v1
• Date: Sat, 2 Sep 2023 07:24:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-24 04:24:11.557746
• Title: A modern approach to transition analysis and process mining with Markov models: A tutorial with R
• Title（参考訳）: マルコフモデルを用いた遷移解析とプロセスマイニングの現代的アプローチ:Rを用いたチュートリアル
• Authors: Jouni Helske, Satu Helske, Mohammed Saqr, Sonsoles L\'opez-Pernas, Keefe Murphy
• Abstract要約: この章は、この方法を紹介し、最も一般的なバリエーションを区別する。 既存の文献の詳細な説明と文脈化に加えて、この章では、各タイプのマルコフモデルの実装方法に関するステップバイステップのチュートリアルを提供している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9699640804685629
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This chapter presents an introduction to Markovian modeling for the analysis of sequence data. Contrary to the deterministic approach seen in the previous sequence analysis chapters, Markovian models are probabilistic models, focusing on the transitions between states instead of studying sequences as a whole. The chapter provides an introduction to this method and differentiates between its most common variations: first-order Markov models, hidden Markov models, mixture Markov models, and mixture hidden Markov models. In addition to a thorough explanation and contextualization within the existing literature, the chapter provides a step-by-step tutorial on how to implement each type of Markovian model using the R package seqHMM. The chaper also provides a complete guide to performing stochastic process mining with Markovian models as well as plotting, comparing and clustering different process models.
• Abstract（参考訳）: 本章では,シーケンスデータ解析のためのマルコフモデルについて紹介する。 前回のシーケンス分析章に見られる決定論的アプローチとは対照的に、マルコフモデルは確率的モデルであり、シーケンス全体を研究するのではなく、状態間の遷移に焦点を当てている。 この章は、この方法を紹介し、最も一般的なバリエーションである1次マルコフモデル、隠れマルコフモデル、混合マルコフモデル、混合マルコフモデルとを区別する。 既存の文献における詳細な説明と文脈化に加えて、この章はrパッケージseqhmmを使用してマルコフモデルの各タイプの実装方法に関するステップバイステップのチュートリアルを提供している。 また、markovianモデルによる確率的プロセスマイニングの実行や、異なるプロセスモデルをプロット、比較、クラスタリングするための完全なガイドを提供する。

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