Vi anser att problemet med att klassificera affärsprocesser fall baserat på strukturella funktioner som härrör från händelser loggar. Den huvudsakliga motivationen är att ge maskininlärning baserade tekniker med snabba svarstider för interaktiv dator assisterad rot orsak analys. I synnerhet skapar vi strukturella egenskaper från processbrytning såsom aktivitet och övergångsförekomst räknas, och beställning av aktiviteter som ska utvärderas som potentiella egenskaper för klassificering. Vi visar att tillägg av sådana strukturella egenskaper ökar mängden information vilket kan öka klassificeringsnoggrannheten. Det finns dock en inneboende kompromiss eftersom användning av för många funktioner leder till alltför långa run-times för maskininlärning klassificering modeller. Ett sätt att förbättra maskininlärning algoritmer "löptid är att bara välja ett litet antal funktioner med en funktion val algoritm. Den körtid som krävs för funktionens valalgoritm måste dock också beaktas. Dessutom bör klassificeringsnoggrannheten inte lida för mycket av valet av funktioner. De viktigaste bidragen i detta dokument är följande: För det första föreslår och jämför vi sex olika funktionsvalsalgoritmer med hjälp av en experimentell uppsättning som jämför deras klassificeringsnoggrannhet och uppnåeliga svarstider. För det andra diskuterar vi den potentiella användningen av funktionsvalsresultat för datorstödd grundorsaksanalys samt egenskaperna hos olika typer av strukturella funktioner i samband med funktionsval.
Ytterligare ett användningsområde för klusterbildning i processbrytningsområdet har varit att utföra strukturellt funktionsval för att förbättra förutsägelsenoggrannheten och prestanda REF.
Structural Feature Selection for Event Logs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}