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J-GLOBAL ID：201502220690009498   整理番号：15A1117554

プロセスマイニングに基づく将来を意識した予測モデル【Powered by NICT】

Future aware prediction model based on process mining

著者 (4件)： Liu Jian (School of Economics and Management,Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Nanjing) ,  Liu Lizhao (School of Computer Sci. and Technol.,Xiamen Univ. of Technol., Xiamen) ,  Wang Jianjun (School of Economics and Management,Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Nanjing) ,  Gu Xiaoguang (School of Economics and Management,Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Nanjing)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 37  号： 4  ページ： 949-957  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 二つの隣接する活性の組合せとしてイベントログにおけるプロセスモデルを,二種類の新しいプロセスモデルを提案した。最初に,プロセスモデルを隣接行列を構築し,イベントログで活性の隣接関係を利用して抽出した。モデルの予測精度を改善するために,ループはプロセスモデルで回避される。,このモデルにおいては,各活性は1回のみ発生することが考えられる。第二に,隣接行列にイベントログにおける活動のシリアル番号を追加し,配列情報をもつ新しい隣接行列を建設中である。新しい隣接行列に基づいて,プロセスモデルを抽出した。このモデル中の各活性は同一配列位置に1回起こるだけであろう。第三に,隣接行列,プロセスモデルとそれらの対応する確率における次のノードに各前ノードからの経路が得られた。イベントログの種類と特性情報に応じて,情報の予測プロセスモデルに基づく意思決定者,例えば活性名,待ち時間,確率が必要であるした。最後に,プロセスモデルに基づくランダムデータと実データの予測結果を比較することによって提案したモデルの有効性を検証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *節点 ,  意思決定者 ,  予測モデル ,  待ち時間
準シソーラス用語： 予測精度 ,  隣接行列 ,  プロセスモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： プロセスマイニング ,  将来 ,  意識 ,  予測モデル