Sampling and abstract interpretation for tackling noise in process discovery
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2099.1/15847
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2012-06-22
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Espanya
Descripció
Nowadays, business processes rely more and more on the information systems,
making them essential for an organization. From hospitals that record
the histories of the patients to banks making thousands of transactions per day,
information systems produce data that can be very valuable to their owners.
Then, the challenge is to exploit event data in a meaningful way to be able to
analyze the processes based on the information found. That is the objective
of Process mining, a research discipline that provides a bridge between data
mining and business process modeling (BPM). (...) At the moment, very few techniques in the literature address the presence of
noise. The way these algorithms deal with noise and incompleteness
is similar. The contribution of this thesis is a novel strategy to deal
with noise that deviates from the methods that have been traditionally used to
tackle noise.
MatèriesData mining, Management information systems, Information storage and retrieval systems--Design, Mathematical analysis, Mineria de dades, Sistemes d'informació per a la gestió, Informació--Sistemes d'emmagatzematge i recuperació--Disseny, Anàlisi matemàtica
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN COMPUTACIÓ (Pla 2006)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
daniel_loreto.pdf | 797,7Kb | Visualitza/Obre |