Abstract-Införandet av affärsprocesser stöds i allmänhet av informationssystem som registrerar data om varje process utförande (alias. fall). Dessa data kan analyseras via en familj av metoder som allmänt kallas processbrytning. Förutsägande processövervakning är en processbrytningsteknik som handlar om att förutsäga hur drift (ofullbordade) fall kommer att utvecklas fram till slutförandet. I detta dokument föreslår vi en prediktiv processövervakningsram för att uppskatta sannolikheten för att en viss predikat kommer att uppfyllas när ett pågående ärende avslutas. Ramverket tar hänsyn till både sekvensen av händelser som observerats i nuvarande spår, samt dataattribut associerade till dessa händelser. Förutsägelseproblemet tas upp i två faser. För det första samlas prefix för tidigare (avslutade) fall enligt kontrollflödesinformation. För det andra byggs en klassificering för varje kluster med hjälp av händelsedataattribut för att diskriminera mellan fall som leder till en uppfyllelse av den predikat som undersöks och fall som leder till en överträdelse inom klustret. Vid runtime görs en förutsägelse om ett löpande fall genom att kartlägga det till ett kluster och tillämpa motsvarande klassificerare. Ramverket har implementerats i ProM-verktygsuppsättningen och validerats på en logg över behandling av cancerpatienter på ett stort sjukhus.
I Ref-författarna presenteras ett tillvägagångssätt i två faser: För det första grupperas prefix för tidigare fall enligt kontrollflödesinformation, främst relaterad till aktivitetsfrekvensen, och sedan byggs en klassificering för varje kluster med hjälp av händelsedataattribut för att diskriminera mellan fall som leder till att predikatet uppfylls och fall som leder till en överträdelse inom klustret.
Clustering-Based Predictive Process Monitoring
{'venue': 'IEEE Transactions on Services Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Services Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}