Aug, 2022

定义针对以对象为中心的事件数据的案例与变体

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TL;DR介绍了面向对象的过程挖掘中的过程执行概念，其是传统过程挖掘中的 case 概念的图形扩展，提供了提取过程执行的技术和可视化技术，并通过图同构确定了 respect 属性的等效过程行为。对实际操作数据进行了评估和案例研究。
process miningevent dataobject-centricprocess executionsgraph isomorphism
发现论文，激发创造
  • 从以对象为中心的事件数据中提取和编码特征的框架

    本文介绍了从对象中心事件数据中提取和编码特征的通用框架，提供了表格、序列和基于图形的编码，用于预测模型的实用性。

    Sep, 2022

  • 使用面向对象的流程挖掘分析售后服务过程的案例研究

    通过对约 65,000 个事件的事件日志进行深入的博鲁桑卡特售后服务流程的案例研究，本研究强调了面向对象的过程挖掘能够捕获复杂业务流程细节的能力，突出了其在实际运营场景中潜在而尚未充分开发利益。

    Oct, 2023

  • 通过图神经网络检测物体中心业务流程中的异常事件

    该研究提出了一种利用图神经网络和面向对象的流程挖掘的框架来检测业务流程中的异常事件，结果表明该方法在活动类型和属性层面上能够很好地检测异常，但在事件的时间顺序上存在困难。

    Feb, 2024

  • OPerA: 以对象为中心的性能分析

    本文提出了一种基于 Petri 网的新方法，在考虑多种实例情况的同时，分析业务流程的性能，该方法可以正确计算现有的性能指标，并支持引入新的基于对象的性能指标，通过一个真实的贷款申请流程案例验证了该方法。

    Apr, 2022

  • 聚类基于对象的事件日志

    本文提出了一种基于聚类的方法，以简化 Object-Centric Event Logs 中获取到的复杂的流程模型，改善利用 B2B 流程时的用户体验。

    Jul, 2022

  • 利用 Markov 直接后续多图在以对象为中心的过程挖掘中进行对象类型聚类

    本文提出了一种基于 Markov 直接跟踪多图的方法，用于聚类相似的实例，以实现无需分析员假设的集群发现，并通过一个 P2P 对象中心事件日志文件进行评估。

    Jun, 2022

  • 预测式以物为中心的过程监控

    本论文介绍了如何利用 “Object-Centric Event Log” 和 “Generative Adversarial Networks (GAN) 、长短时记忆 (LSTM)、序列到序列模型 (Seq2seq)” 来实现流程预测，并在模型中使用对象属性，取得了与以往研究相当甚至更好的预测结果并提供 web 界面。

    Jul, 2022

  • 使用面向对象约束图监控业务流程中的约束

    本研究主要关注于通过事件数据对业务流程中约束条件的监控，并针对实际业务场景中多对象的业务流程提出了对象中心约束图 (OCCGs) 来解决现有技术在这种情况下所产生的误导问题，同时提出了一种解决方案。通过对储存不同对象交互数据的对象中心事件日志 (OCELs) 来发现并评估 OCCG 所表达的约束条件。研究还实现了一个 Web 应用，并使用真实的 SAP ERP 系统开展了两项案例研究。

    Oct, 2022

  • 过程挖掘中的不确定案例标识符：基于点击数据的事件 - 案例相关性问题的用户研究

    本文提出了一种基于神经网络的方法，通过将用户交互数据聚合为单独的用户会话来解决没有案例标识符的点击数据的分析障碍，并在移动共享公司的用户交互事件的上下文中展示事件 - 案例相关性的案例和用户研究。通过与流程专家的访谈，本文进一步验证了流程挖掘分析对结果良好形成的事件日志的影响。

    Apr, 2022

  • 交互日志中的不确定案例标识符解决：用户研究

    该论文提出了一种基于神经网络的技术来确定点击数据的案例概念，从而使过程挖掘和其他过程分析技术能够在用户交互数据上进行。研究表明此方法可扩展到大数据集，而使用此技术可以带来可操作的流程洞察。

    Nov, 2022