Abstract-Mer och mer information om processer registreras i form av så kallade "eventsloggar". Högteknologiska system som röntgenmaskiner och avancerade kopiatorer förser sina tillverkare och tjänsteorganisationer med detaljerade händelsedata. Större organisationer registrerar relevanta affärsevenemang för processförbättring, revision och upptäckt av bedrägerier. Spår i sådana fall loggar kan klassificeras som önskvärda eller oönskade (t.ex. felaktigt eller bedrägligt beteende). I detta dokument presenterar vi en omfattande ram för att upptäcka signaturer som kan användas för att förklara eller förutsäga klassen av synliga eller osynliga spår. Dessa signaturer är karakteristiska mönster som kan användas för att diskriminera mellan önskvärt och oönskat beteende. Som visat, dessa mönster kan till exempel användas för att förutsäga på distans om en viss komponent i en röntgenmaskin är trasig eller inte. Dessutom bidrar signaturerna också till att förbättra system och organisatoriska processer. Vårt ramverk för signaturupptäckt är helt implementerat i ProM och stöder klassmärkning, funktionsextraktion och urval, mönsterupptäckt, mönsterutvärdering och korsvalidering, rapportering och visualisering. En fallstudie i verkligheten används för att visa metodens tillämplighet och skalbarhet.
I REF presenterar författarna ett ramverk som automatiskt kan detektera "signaturer" som kan användas för att diskriminera mellan önskat och oönskat beteende inom spår både synliga eller osynliga.
Discovering signature patterns from event logs
{'venue': '2013 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining (CIDM)', 'journal': '2013 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining (CIDM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}