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J-GLOBAL ID：201702214905264701   整理番号：17A1400333

予測プロセスモニタリングにおける概念の変動を処理する【Powered by NICT】

Handling Concept Drift in Predictive Process Monitoring

著者 (2件)： Maisenbacher Marco ,  Weidlich Matthias
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SCC  ページ： 1-8  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 予測プロセスモニタリングは,ビジネスプロセスの走行インスタンスの転帰を予測するための技術として出現した。この目的のために,最初の予測標的で標識した過去のプロセス実行のトレースの符号化に基づく予測モデルを構築した。このモデルを用いて,走行プロセスインスタンスの転帰を予測するのに使用される。しかし,既存の手法は実世界プロセスが連続的な変化を受けることを無視し,予測モデルは,概念ドリフトに適応する必要がある。本論文では,一般的なデータマイニングからインクリメンタル学習に関するアイデアを取り上げ,概念ドリフトの下で予測プロセスモニタリングのためのパラダイムを提示した。系統的実験研究に基づくプロセストレースの符号化,インクリメンタル学習戦略は,特に連続的に進化する過程の予測監視に適しているの疑問に答えることである。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測モデル ,  走行 ,  モデル ,  *予測 ,  ドリフト ,  符号化 ,  データマイニング
準シソーラス用語： 実験研究 ,  インクリメンタル学習 ,  転帰 ,  ビジネスプロセス ,  *プロセス監視 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 予測 ,  プロセスモニタリング ,  概念