CINECA IRIS Institutional Research Information System
IRIS è l'Anagrafe della ricerca dell'Università degli Studi di Trento, e ha lo scopo di raccogliere, documentare, conservare e diffondere, anche ad accesso aperto, la produzione scientifica degli autori afferenti all'Università degli Studi di Trento.
EnglishProcess discovery is crucial for understanding how business operations are performed and how to improve them. The opportunity to discover process models exists given that many systems underlying the execution of process steps log their execution times. However, there are many challenges to discover the actual processes particularly complex ones and without making unrealistic assumptions. In this paper we present a novel probabilistic-based approach to discover high quality process models of any complexity. The approach has a series of steps to discover links between nodes corresponding to execution dependencies between tasks and at the end it ranks these links according to their probabilities of actually existing and classifies them according to their type. In this paper we formulate the process discovery problem, describe the challenges and describe our solution
Scheda prodotto non validato
I dati visualizzati non sono stati ancora sottoposti a validazione formale da parte dello Staff di IRIS, ma sono stati ugualmente trasmessi al Sito Docente Cineca (Loginmiur).
| Titolo: | A probabilistic-based approach to process model discovery |
| Autori: | M., Castellanos; Casati, Fabio; U., Dayal |
| Autori Unitn: | |
| Autore/i del libro: | AA. VV. |
| Titolo del volume contenente il saggio: | Proceedings of ICDE 2011 |
| Luogo di edizione: | New York |
| Casa editrice: | IEEE |
| Anno di pubblicazione: | 2011 |
| Codice identificativo Scopus: | 2-s2.0-79958039857 |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11572/89630 |
| Appare nelle tipologie: | 04.1 Saggio in atti di convegno (Paper in proceedings) |
File in questo prodotto:
Copyright © 2020