面向业务流程序列数据分析的视觉漂移检测
人机交互
2021-01-27 v4
摘要
事件序列数据在业务流程管理、软件工程或医疗路径等多个应用领域日益可得。这些领域中的过程通常表示为过程图或流程图。迄今为止，已开发各种技术用于从事件序列数据自动生成此类图。一个开放的挑战是对过程随时间变化时的漂移现象进行视觉分析。本文针对这一研究空白。我们的贡献是一个用于细粒度过程漂移检测的系统，以及针对已执行业务流程事件日志的相应可视化。我们在合成数据与真实世界数据上评估了我们的系统。在合成日志上，我们取得了 0.96 的平均 F 值，并优于所有 SOTA 方法。在真实世界日志上，我们全面地识别了所有类型的过程漂移。最后，我们开展了一项用户研究，突显出我们的可视化易被过程挖掘专家使用且被认为有用。以此方式，我们的工作贡献于过程挖掘、事件序列分析和时序数据可视化方面的研究。
引用
@article{arxiv.2011.09130,
title = {Visual Drift Detection for Sequence Data Analysis of Business Processes},
author = {Anton Yeshchenko and Claudio Di Ciccio and Jan Mendling and Artem Polyvyanyy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.09130},
year = {2021}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1907.06386