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J-GLOBAL ID：202002248840716072   整理番号：20A2445598

プロセスマイニングにおけるデータ品質に関するエキスパートレンズ【JST・京大機械翻訳】

An Expert Lens on Data Quality in Process Mining

著者 (4件)： Andrews Robert (Queensland University of Technology,Brisbane,Australia) ,  Emamjome Fahame (Queensland University of Technology,Brisbane,Australia) ,  ter Hofstede Arthur H.M. (Queensland University of Technology,Brisbane,Australia) ,  Reijers Hajo A. (Utrecht University,Utrecht,The Netherlands)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICPM  ページ： 49-56  発行年： 2020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： プロセスマイニングプロジェクトの成功は,イベントログデータの品質,品質問題を検出する程度,およびそれらが解決される方法に大きく依存する。データ品質問題の検出と解像度は,イベントログデータが作成される組織的文脈を意識する系統的アプローチを必要とする。この目的のために,Odigosフレームワークを以前の研究で開発した。本論文の焦点は,プロセスマイニングにおける専門家の範囲との半構造化面接によるこのフレームワークの検証である。専門家は,フレームワークの有用性を確認し,実際の設定におけるデータ品質への貴重な洞察を提供し,Odigosフレームワークへの強化を示唆した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *レンズ ,  分解能
準シソーラス用語： *データ品質 ,  プロセスマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： プロセスマイニング ,  データ品質 ,  エキスパート ,  レンズ