Signal and Data Processing
پردازش علائم و دادهها
JSDP
Engineering & Technology
http://jsdp.rcisp.ac.ir
1
admin
2538-4201
2538-421X
10.52547/jsdp
1
8888
fa
jalali
1401
2
1
gregorian
2022
5
1
19
1
online
1
fulltext
fa
شناسایی رانش مفهوم در نگاره رویداد با استفاده از اطلاعات آماری گونهها
Concept drift detection in event logs using statistical information of variants
مقالات پردازش دادههای رقمی
Paper
پژوهشي
Research
<div style="text-align: justify;"><b><span dir="RTL" lang="AR-SA" style="font-size:10.0pt"><span b="" nazanin="" style="font-family:">در سال</span></span><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size:10.0pt"><span b="" nazanin="" style="font-family:">های اخیر مدیریت فرآیندهای سازمانی </span></span><span style="font-size:8.0pt"><span bold="" new="" roman="" style="font-family:" times="">(BPM)</span></span><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size:10.0pt"><span b="" nazanin="" style="font-family:">، بهدلیل افزایش کارایی سازمانها بسیار مورد توجه قرار گرفته است. استخراج و تحلیل اطلاعات فرآیندهای سازمانی بخش مهمی از این ساختار است؛ اما این فرآیندها در طول زمان پایدار نیستند و به مرور دچار تغییر میشوند که به این تغییرات، رانش مفهوم در فرآیند گفته می­شود. کشف رانش­های مفهوم یکی از چالشهای موجود در حوزه مدیریت فرآیندهای سازمانی است. در این مقاله الگوریتمی برای شناسایی رانشهای مفهوم در نگاره رویداد ارائه شده که براساس تحلیل توزیع گونههای دنباله در اجرای فرآیند است. در این روش با حرکت دو پنجره روی نگاره رویداد، دو بردار ویژگی از گونههای دنبالههای دو پنجره حاصل و سپس با استفاده از آزمونهای آماری گونههای دو پنجره با یکدیگر مقایسه و درنهایت رانشها شناسایی میشوند. آزمایشهای صورتگرفته روی پایگاههای داده مصنوعی، درستی روش و برتری آن را نسبت به روشهای پیشین نشان میدهند.</span></span></b></div>
<div style="text-align: justify;"><b><span style="font-size:10.0pt"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""><span style="color:black">In recent years, business process management (BPM) has been highly regarded as an improvement in the efficiency and effectiveness of organizations. Extracting and analyzing information on business processes is an important part of this structure. But these processes are not sustainable over time and may change for a variety of reasons, such as the environment, human resources, capital market changes, seasonal, and climate changes. These changes in business processes are referred to as concept drift in event logs. The discovery of concept drifts is one of the challenges in business process management. These drifts may occur suddenly, gradually, periodically, or incrementally. <a name="_Hlk100731336">This paper proposes an algorithm for identifying sudden concept drifts in event logs that are created by BPM</a>. Each execution of the process instance follows a specific path in the process model called a trace, all traces that follow the same path in process model are called a variant. The proposed algorithm is based on the distribution of trace variants in the execution of processes. In this method, by moving two sliding windows on the event log, two feature vectors are derived from the two windows trace variants, these windows are named reference and detection windows. Then variants of the two windows are compared by applying statistical G-test and finally the drifts are identified. In statistics, G-test is likelihood-ratio or maximum likelihood statistical significance test. Experiments on artificial databases show the correctness of the method and its superiority to the previous methods. In the proposed method, the detection accuracy </span></span></span><span style="font-size:10.0pt"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""><span style="color:black">is</span></span></span><span style="font-size:10.0pt"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""><span style="color:black"> 0.06% better than state-of-the-art methods on average</span></span></span></b></div>
رانش مفهوم, نگاره رویداد, فرآیند کاوی, فرآیندهای سازمانی, گونه
Concept drift, event log, process mining, business processes, variant
75
86
http://jsdp.rcisp.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-1228-2&slc_lang=fa&sid=1
fershteh
javadzadeh
فرشته
جوادزاده
fereshteh.jvz@gmail.com
100319475328460011000
100319475328460011000
No
دانشگاه گلستان
mehdi
yaghoubi
مهدی
یعقوبی
mehdi.yaghoubi@gmail.com
100319475328460011001
100319475328460011001
Yes
دانشگاه گلستان
soheila
karbasi
سهیلا
کرباسی
s.karbasi@gu.ac.ir
100319475328460011002
100319475328460011002
No
دانشگاه گلستان