論文の概要: Mining a Minimal Set of Behavioral Patterns using Incremental Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02921v1
- Date: Mon, 5 Feb 2024 11:41:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 16:34:01.109579
- Title: Mining a Minimal Set of Behavioral Patterns using Incremental Evaluation
- Title（参考訳）: インクリメンタル評価を用いた行動パターンの最小セットのマイニング
- Authors: Mehdi Acheli, Daniela Grigori, Matthias Weidlich
- Abstract要約: 行動パターンマイニングへの既存のアプローチには2つの制限がある。
まず、インクリメンタルな計算がパターン候補の生成にのみ組み込まれるため、スケーラビリティが制限される。
第二に、マイニングされたパターンに基づくプロセス分析は、実用的なアプリケーションシナリオで得られるパターンが圧倒的に多いため、限られた効果しか示さない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.16536213610547
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Process mining provides methods to analyse event logs generated by
information systems during the execution of processes. It thereby supports the
design, validation, and execution of processes in domains ranging from
healthcare, through manufacturing, to e-commerce. To explore the regularities
of flexible processes that show a large behavioral variability, it was
suggested to mine recurrent behavioral patterns that jointly describe the
underlying process. Existing approaches to behavioral pattern mining, however,
suffer from two limitations. First, they show limited scalability as
incremental computation is incorporated only in the generation of pattern
candidates, but not in the evaluation of their quality. Second, process
analysis based on mined patterns shows limited effectiveness due to an
overwhelmingly large number of patterns obtained in practical application
scenarios, many of which are redundant. In this paper, we address these
limitations to facilitate the analysis of complex, flexible processes based on
behavioral patterns. Specifically, we improve COBPAM, our initial behavioral
pattern mining algorithm, by an incremental procedure to evaluate the quality
of pattern candidates, optimizing thereby its efficiency. Targeting a more
effective use of the resulting patterns, we further propose pruning strategies
for redundant patterns and show how relations between the remaining patterns
are extracted and visualized to provide process insights. Our experiments with
diverse real-world datasets indicate a considerable reduction of the runtime
needed for pattern mining, while a qualitative assessment highlights how
relations between patterns guide the analysis of the underlying process.
- Abstract（参考訳）: プロセスマイニングは、プロセス実行中に情報システムによって生成されたイベントログを分析する方法を提供する。
これにより、医療、製造、電子商取引といった分野におけるプロセスの設計、検証、実行をサポートする。
変動が大きいフレキシブルなプロセスの規則性を探るため,その基盤となるプロセスを共同で記述する反復的な行動パターンを考察した。
しかし、既存の行動パターンマイニングのアプローチには2つの制限がある。
まず、インクリメンタルな計算はパターン候補の生成にのみ取り入れられるが、品質評価には組み込まれないため、スケーラビリティが制限される。
第二に、マイニングされたパターンに基づくプロセス分析は、実際的なアプリケーションシナリオで得られるパターンの数が圧倒的に多いため、効果が限られており、その多くが冗長である。
本稿では,これらの制約に対処し,行動パターンに基づく複雑で柔軟なプロセスの解析を容易にする。
具体的には、パターン候補の品質を評価し、その効率を最適化するインクリメンタルな手順により、最初の行動パターンマイニングアルゴリズムであるCOBPAMを改善する。
結果のパターンをより効果的に活用することを目的として、さらに冗長パターンに対するプルーニング戦略を提案し、残りのパターン間の関係を抽出して視覚化してプロセスの洞察を提供する方法を示す。
実世界の多様なデータセットを用いた実験は、パターンマイニングに必要なランタイムの大幅な削減を示し、定性的な評価は、パターン間の関係が基盤となるプロセスの分析をどのように導くかを強調している。
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