文献

J-GLOBAL ID：202002250926529617   整理番号：20A1846868

Petriネットに基づく階層的ビジネスプロセスマイニング手法【JST・京大機械翻訳】

Petri net-based hierarchical business process mining

著者 (5件)： Liu Cong (山東理工大学 計算机科学与技術学院,山東 zi博,255000) ,  Cheng Long (都柏林大学 計算机学院,愛爾蘭 都柏林 D04 V1W8) ,  Ceng Qingtian (山東科技大学 電子信息工程学院,山東 青島,266590) ,  Wen Lijie (清華大学 軟件学院,北京,100084) ,  Ouyang Chun (昆士蘭科技大学 信息系統系,澳大利亜 布里斯班 QLD 4000)
資料名： Jisuanji Jicheng Zhizao Xitong  (Jisuanji Jicheng Zhizao Xitong)
巻： 26  号： 6  ページ： 1525-1537  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2700A  ISSN： 1006-5911  CODEN： JJZXFN  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： 既存のプロセスマイニング方法は,通常,イベントログを入力として,平らなプロセスモデルをマイニングする,しかし,これらの方法は,タスク間の入れ子関係の識別と階層プロセスモデルのマイニングをサポートできない。これにより,タスクライフサイクル情報を持つイベントログからタスク間の入れ子関係を認識し,階層ビジネスプロセスモデルをマイニングする手法を提案し,マイニングしたモデルを階層的ペトリネットで記述した。階層プロセスモデルに基づいて,モデル品質計量法を示した。提案方法の普遍性とイベントログにおけるノイズと低周波挙動の処理を改良するために,基本タスク関係の周波数と周波数を定義して,ノイズ閾値を導入して,低周波数関係性をフィルタリングした。提案した方法は,オープンソースプロセスマイニングプラットフォームProMツールで実現した。シミュレーションログデータと実際のログデータに基づいて,既存のプロセスマイニング方式と比較して,提案した方式と既存のプロセスマイニング方法の間の品質を,定量的に比較して,次に,階層的なビジネスプロセスモデルマイニングの優位性を,さらに確認した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *雑音 ,  シミュレーション ,  フィルタリング ,  LF【周波数】 ,  Petriネット ,  普遍性
準シソーラス用語： プロセスモデル ,  *プロセスマイニング ,  ビジネスプロセスモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： Petriネット ,  ビジネス ,  プロセスマイニング ,  手法