Jan, 2024

从对象中心的流程数据中提取流程感知的决策模型

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TL;DR该论文介绍了一种名为 IODDA 的首个面向对象的决策挖掘算法，该算法能够发现决策的结构、决策的制定方式以及涉及决策制定的活动和对象类型。并通过提供日志生成器将 IODDA 演示在首个人工知识密集型流程日志中，以供研究社区使用。
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发现论文，激发创造
  • 预防协作系统中循环对象交互的不安全过程模型的对象中心发现：扩展版

    该论文介绍了一种基于对象的过程发现方法 (OCPD)，该方法可以处理没有单个案例概念但与一组具有特定类型的对象有关的事件，并输出具有对象类型站点的 Petri 网，通过引入新的 OCPD 方法解决了发现过程中违反声音的问题，并避免了引入虚假交互的问题。

    Mar, 2023

  • 过程感知信息系统在线决策挖掘与决策漂移分析的端到端方法： 扩展版

    本文介绍了一种端到端的方法，用于在线监控和发现决策点和相应的决策规则，同时提供了有效的决策漂移发现和监控，对于理解业务流程中的决策有帮助。

    Mar, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 定义针对以对象为中心的事件数据的案例与变体

    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。

    Aug, 2022

  • 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

  • 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

  • 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

  • 可解释性预测性决策挖掘用于运营支持

    本文研究了决策点挖掘技术在流程挖掘中的应用，提出了一种结合机器学习算法的决策预测方法，利用 SHAP 值提供决策的解释，进而增强了操作支持的能力，并通过 Web 应用程序进行了实现和评估。

    Oct, 2022