Tekniken för radiofrekvensidentifiering (RFID) håller snabbt på att bli ett vanligt verktyg för att spåra råvaror i tillämpningar för hantering av försörjningskedjan. Rörelsen av varor genom leveranskedjan bildar ett gigantiskt arbetsflöde som kan brytas för upptäckt av trender, flödes korrelationer och avvikande vägar, som i sin tur kan vara värdefullt för att förstå och optimera affärsprocesser. I detta dokument föreslår vi en metod för att konstruera komprimerade probabilistiska arbetsflöden som fångar upp rörelsetrender och betydande undantag från de totala datamängderna, men med en storlek som är betydligt mindre än den för det fullständiga RFID-arbetsflödet. Kompression uppnås på grundval av följande observationer: (1) endast en relativt liten minoritet av objekten avviker från den allmänna trenden, (2) endast verkligt icke-redundanta avvikelser, dvs. de som väsentligt avviker från de tidigare registrerade, är intressanta, och (3) även om RFID-data registreras på primitiv nivå, sker dataanalys vanligtvis på en högre abstraktionsnivå. Tekniker för komprimering av arbetsflöden baserade på icke-redundanta övergångs- och utsläppsannolikheter härleds, och en algoritm för beräkning av ungefärliga vägsannolikheter utvecklas. Våra experiment visar nyttan och genomförbarheten av vår design, datastruktur och algoritmer.
En metod har erbjudits i REF (3), även om RFID-data registreras på primitiv nivå, sker dataanalys vanligtvis på en högre abstraktionsnivå.
Mining compressed commodity workflows from massive RFID data sets
{'venue': "CIKM '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}