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J-GLOBAL ID：201802279287832359   整理番号：18A0136889

活性の配列を考慮したイベントログからの発見意図的プロセスモデルのためのCHMM【Powered by NICT】

CHMM for discovering intentional process model from event logs by considering sequence of activities

著者 (2件)： Sungkono Kelly R. (Department of Informatics Engineering, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia) ,  Sarno Riyanarto (Department of Informatics Engineering, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EECSI  ページ： 1-6  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： 意図的なプロセスモデルはプロセスを深く分析し,来るべきプロセスのための勧告を提供することが知られている。それにもかかわらず,意図が事象ログに記録されているないため意図の発見は困難な作業であるが,それらはイベント記録における実行可能な活動を奨励している。地図Minerは意図的なプロセスモデルを表現するために最新のアルゴリズムである。このアルゴリズムの欠点は,他の戦略と異なる配列を持つ同じ活性を含む戦略を決定することができないことである。欠点は,意図的なプロセスモデルの破壊をもたらした。活性とCHMM(結合隠れMarkovモデル)の配列を考慮して意図的なプロセスモデルを発見するためのアルゴリズムを提案した。CHMMの確率と状態は,意図的なプロセスモデルの生成に利用されている。実験は活動の配列を考慮して提案したアルゴリズムは,適切な意図的なプロセスモデルを得ることを示した。も提案したアルゴリズムを用いて得られた意図的なプロセスモデルをマップMiner法を用いた意図的なプロセスモデルよりも良好な有効性が得られることを示した。Copyright 2018 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： *アルゴリズム ,  隠れMarkovモデル
準シソーラス用語： *プロセスモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 活性 ,  イベント ,  ログ ,  発見 ,  意図 ,  プロセスモデル