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Towards Declarative Knowledge in Business Processes Through Sequential Association Rules
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-01130-5_14.png)
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摘要
En 中文
流程挖掘通过利用捕捉业务过程历史动态的事件日志数据，在理解和优化组织工作流程中发挥着关键作用。然而，业务过程动态的复杂性使其难以分析，即使使用从历史数据分析中自动提取的图模型也是如此。这种复杂性因近期的事件数据组织趋势而加剧。本文通过提出一种基于顺序关联规则的声明性知识提取方法来解决这些挑战，该方法针对新提出的面向对象事件日志标准进行了优化，并通过各种示例说明了所发现规则的解释。该方法的有效性通过使用来自金融机构贷款申请流程的真实数据进行实验验证。结果表明，存在需要深入研究的情况，这些发现可以支持合规性验证任务，以及流程监控和优化工作。
Keyword:
Sequential association rules
Knowledge discovery
Process mining
Business process management
Financial process
期刊
E
IF:
0
论文数:
191
被引数:
0
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