Abstrakt. Detta dokument presenterar en ram för att analysera och förutsäga resultaten av en affärsprocess, baserad på historiska data som samlats in under dess tidigare antaganden. Ramverket bygger på en induktiv inlärningsteknik för att upptäcka en speciell typ av prediktiva processmodeller, som kan stödja körtidens förutsägelse av en given prestandamått (t.ex. de återstående bearbetningstiden / steg) för en pågående process instans, baserat på en modulär representation av processen, där viktiga prestandarelevanta varianter av det modelleras med olika regressionsmodeller, och diskrimineras på grundval av kontextvariabler. Tekniken är en ursprunglig kombination av olika databrytningsmetoder (nämligen icke-parametriska regressionsmetoder och ett probabilistiskt spårningssystem) och ad hoc-datatransformationsmekanismer, avsedda att föra loggspåren till lämplig abstraktionsnivå. För att övervinna de allvarliga skalbarhetsbegränsningarna för nuvarande lösningar i litteraturen, och göra vår strategi verkligen lämplig för stora loggar, både beräkning av spårkluster och klusters prediktorer genomförs på ett parallellt och distribuerat sätt, ovanpå en molnbaserad service-orienterad infrastruktur. Tester av en verklig logg bekräftade den föreslagna metodens giltighet, både vad gäller effektivitet och skalbarhet.
I Ref-författarna presenteras en kontextmedveten klusterbaserad metod för upptäckt av prediktiva modeller för att stödja prognosen för processprestandamått, t.ex. återstående tid, där större prestandarelevanta varianter av processen är relaterade till olika regressionsmodeller och diskrimineras genom kontextvariabler.
A Cloud-Based Prediction Framework for Analyzing Business Process Performances
{'venue': 'CD-ARES', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}