使用增量评估挖掘最小的行为模式集

Feb, 2024

使用增量评估挖掘最小的行为模式集

Mining a Minimal Set of Behavioral Patterns using Incremental Evaluation

Mehdi Acheli, Daniela Grigori, Matthias Weidlich

TL;DR采用增量计算和修剪策略改进 COBPAM 方法，实现复杂、灵活流程的行为模式挖掘，提供关于流程的洞察力。

Abstract

process mining provides methods to analyse event logs generated by information systems during the execution of processes. It thereby supports the design, validation, and execution of processes in domains ranging from healthcare, through manufacturing, to e-commerce. To explore the regu

process mining behavioral patterns scalability redundant patterns process insights

发现论文，激发创造

从事件日志中自动发现过程模型：评估与基准

该论文通过对 12 个公开事件日志，12 个专有事件日志和 9 个质量指标的评估，对自动化流程发现方法进行了系统的回顾和比较评估，突出了该领域存在的差距和未被探索的权衡，其中包括某些方法缺乏可扩展性以及它们在所使用的不同质量度量方面性能强烈分歧。

May, 2017

朝向以知识为中心的过程挖掘

本文提出了一种基于知识图谱的方法，用于缓解事件日志中的噪声 / 不完整信息对流程分析技术的影响，并帮助流程分析师理解与事件日志相关的可变性。

Jan, 2023

发现分层流程模型：基于事件聚类的方法

本文介绍了一种基于事件聚类的自动化合成算法，用于从底层事件日志中发现层次化业务流程模型，以便生成更易读和理解的过程模型。

Mar, 2023

基于事件日志模式的自动化流程发现中的泛化框架

本研究提出了一种从事件日志中发现模式并将其与流程模型中的控制流结构进行比较的通用性度量框架，并使用串联重复和并发神谕等方法实例化框架以更好地解决流程挖掘中存在的一些问题。

Mar, 2022

基于模式的分类：一种统一的视角

本文讨论模式挖掘在预测模型中的应用，并提供具有解释性和准确性的模式选择方法。

Nov, 2011

考虑多次出现的频繁串事件增量挖掘

本文提出一种新的序列模式挖掘问题，建议使用新的策略剪枝搜索空间，以识别模式的基本特征和之间的相互关系，并通过在真实和合成数据上的实验证明了该方法的有用性。

Jan, 2022

本地过程模型分组

近年来，过程挖掘作为一项成熟技术被应用于分析和改进运营过程。本文提出了一个通过使用不同的过程模型相似性度量来对类似的局部过程模型进行分组的三步流程，并通过实际案例研究展示了分组的实用性以及发现的局部过程模型的重复性对其进行改进的影响。

Nov, 2023

互动多兴趣流程模式发现

基于多兴趣驱动的交互式框架，该研究旨在发现与用户感兴趣的模式。通过迭代和交互的方法，将专家知识纳入发现过程，从而得到与过程结果相关的有意义的模式，并且在自动设置中可与单个兴趣维度的模式相媲美或更好的预测性能。

Aug, 2023

心力衰竭患者治疗路径的过程感知分析：一个案例研究

通过对稀疏心衰患者数据集进行处理挖掘和决策挖掘，本研究探讨了在医疗保健领域处理不同类型数据的各种挑战，并分析了患者心衰数据中与多个研究问题相关的信息增益和决策结果。

Mar, 2024

基于效用的模式挖掘综述

该综述论文旨在提供一种对效用矿山（UPM）的综合和有结构的概述，包括其概念，方法和现有的高效用模式，采用的技术和算法等，同时考虑其高影响应用的实际挑战和开放问题。

May, 2018