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J-GLOBAL ID：202202236923436557   整理番号：22A1148016

Heuristic Minerを用いたパラメータ調整におけるプロセスモデル抽出手法

著者 (6件)： 南垣内一輝 (大阪大) ,  中川博之 (大阪大) ,  海谷治彦 (神奈川大) ,  小形真平 (信州大) ,  竹内広宜 (武蔵大) ,  土屋達弘 (大阪大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 424(KBSE2021 41-57)  ページ： 30-35 (WEB ONLY)  発行年： 2022年03月02日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： オープンソースのプロセスマイニングツールProM(Process Mining framework)[1]にて,Heuristic Minerというアルゴリズムを用いてプロセスモデルを出力するには多くのパラメータを設定する必要があり,適切なプロセスモデルを出力することは容易ではない.そこで,パラメータ調整方法をアルゴリズム化し,誰もが容易にかつユーザの求めるプロセスモデルを得られる抽出手法を提案する.本実験では,大きなサイズのイベントログに対して提案手法を適用し,得られた異なる全ての出力モデルの比較と,求めるプロセスモデルを出力するまでの工数について評価を行う.これにより,大きなサイズのイベントログでも本手法が正しく挙動し,全ての異なるプロセスモデルを重複なく出力されていることを確認する.更にモデルを出力するための工数が大幅に削減されることを確認する.この実験結果により,本研究での提案手法の有効性が確認され,容易にかつ大幅に少ない工数でプロセスモデルを出力することができることがわかった.(著者抄録)

シソーラス用語： *データマイニング ,  知識獲得 ,  *情報抽出 ,  *支援プログラム ,  モデル ,  データ ,  発見的方法 ,  ソフトウェア ,  選択 ,  実験
準シソーラス用語： イベントデータ ,  オープンソースソフトウェア ,  ソフトウェアツール ,  パラメータ選択 ,  ヒューリスティックアプローチ ,  プロセスマイニング ,  プロセスモデル ,  評価実験

分類 (1件)： 事務・経営情報処理  (JE15020F)

引用文献 (13件)：

• “Start prom tools”. https://www.promtools.org/doku.php.
• 飯島 正,田端啓一,斎藤 忍,“プロセスマイニング・サーベイ (第01回: 概要と基本概念),” 情報システム学会誌,vol.11, no.2,pp.20-53,2016.
• W. van derAalst, T. Weijters, and L. Maruster, “Workflow mining: discovering process models from event logs,” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol.16, no.9, pp.1128-1142, 2004.
• A.J.M.M. Weijters, V. derAalst, and A.K.A. deMedeiros, “Process mining with the heuristics miner algorithm,” 2006.
• W.M.P. Gunther, Christian W.and van der Aalst, “Fuzzy mining - adaptive process simplification based on multi-perspective metrics,” Business Process Management, pp.328-343, Springer Berlin Heidelberg, 2007.

タイトルに関連する用語 (3件)： パラメータ ,  プロセスモデル ,  手法