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J-GLOBAL ID：201702242257582887   整理番号：17A1382762

アンサンブルマッチングを用いた個々のプロセスモデル照合の弱点を克服【Powered by NICT】

Overcoming individual process model matcher weaknesses using ensemble matching

著者 (5件)： Meilicke Christian (Research Group Data and Web Science, University of Mannheim, Mannheim, Germany) ,  Leopold Henrik (Department of Computer Science, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands) ,  Kuss Elena (Research Group Data and Web Science, University of Mannheim, Mannheim, Germany) ,  Stuckenschmidt Heiner (Research Group Data and Web Science, University of Mannheim, Mannheim, Germany) ,  Reijers Hajo A. (Department of Computer Science, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands)
資料名： Decision Support Systems  (Decision Support Systems)
巻： 100  ページ： 15-26  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0487C  ISSN： 0167-9236  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,かなりの数のプロセスモデルマッチング技術が提案されている。これらの技術の目標は,二プロセスモデルの活性間の対応関係を同定することである。しかし,プロセスモデルマッチングコンテスト2015からの結果は,まだ一般的に適用できる整合法ではなく,各技術は特定の長所と短所を持っていることを明らかにした。硬質または与えられたマッチング問題のための最良の方法を選択すること不可能でさえある。マッチング技法のアンサンブルを走行と発生した対応のサブセットを自動的に選択してこの問題に対処することを提案した。この目的のために,最良の対応を自動的に選択するMarkov論理に基づく最適化アプローチを提案した。アプローチは,スキーママッチングのドメインからの投票法の適応に基づいておりプロセスモデル特定の制約とを組み合わせたものである。著者らの実験は,筆者らのアプローチは,他の手法よりも有意に優れていることを生成結果のできることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *マッチング ,  投票 ,  部分集合 ,  最適化 ,  硬質
準シソーラス用語： スキーママッチング ,  *プロセスモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： プロセスモデルマッチング ,  マッチング品質 ,  アンサンブルマッチング ,  Markov論理

分類 (1件)： 経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (4件)： アンサンブル ,  マッチング ,  プロセスモデル ,  照合