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講演抄録/キーワード
講演名 2022-05-20 14:00
トレースの例示による線形時相論理式の生成
小松航汰堀田大貴茨城大KBSE2022-1 SWIM2022-1
抄録 (和) プロセスマイニングによるデータ分析を行うことで,ビジネスプロセスの効率的かつ網羅的な分析を支援することができる.プロセスマイニングの宣言的手法では,ユーザが線形時相論理(LTL)に基づいた正しい記述の論理式を与えることで,ビジネスプロセスにおける目的の性質を検証できる.しかし,多くのユーザにとってLTL をベースにした数学的な記法を理解し使いこなすことは困難であり,検証したい性質を記述することは容易ではない.このようなユーザによるビジネスプロセスの分析は不適切な検証結果となる可能性がある.そのため,数学的記法に精通していない者でも検証したい性質を記述するための手法が求められる.そこで,本研究では充足可能性問題(SAT)や決定木学習(DT) をベースとした手法を利用し,ビジネスプロセス上の時間的性質をXES 形式で保存されている一般的なイベントログの例から学習できるか検証した.また,本手法を用いて生成される論理式の表現能力についての調査も行った.本研究の妥当性を示すために,3 つの評価実験を行った.実験結果から本手法の一般的なイベントログに対する有効性と生成された論理式の表現能力の特徴を示すことができた. 
(英) In declarative process mining, a user can verify a desired property in a business process by providing an LTL formula with a correct description. However, it is difficult for many users to describe the properties they want to verify using mathematical notation based on LTL. Therefore, in this study, we use a method based on the satisfiability problem (SAT) and decision tree learning (DT) to verify whether temporal properties in business processes can be learned from general event log examples. The experimental results show the effectiveness of our method on general event logs and the characteristics of the learned properties.
キーワード (和) プロセスマイニング / ビジネスプロセス / 充足可能性問題 / 決定木学習 / / / /  
(英) Process Mining / Business Process / Satisfiability Problem / Decision Tree Learning / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 38, KBSE2022-1, pp. 1-6, 2022年5月.
資料番号 KBSE2022-1 
発行日 2022-05-13 (KBSE, SWIM) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード KBSE2022-1 SWIM2022-1

研究会情報
研究会 KBSE SWIM  
開催期間 2022-05-20 - 2022-05-21 
開催地(和) 機械振興会館 6階6-67会議室 
開催地(英)  
テーマ(和) デジタルエコノミーとインタプライズ,知能ソフトウェアエンジニア リング,他一般, 学生 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 KBSE 
会議コード 2022-05-KBSE-SWIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) トレースの例示による線形時相論理式の生成 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Generating LTL formulas with Trace Examples 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) プロセスマイニング / Process Mining  
キーワード(2)(和/英) ビジネスプロセス / Business Process  
キーワード(3)(和/英) 充足可能性問題 / Satisfiability Problem  
キーワード(4)(和/英) 決定木学習 / Decision Tree Learning  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小松 航汰 / Kota Komatsu / コマツ コウタ
第1著者 所属(和/英) 茨城大学 (略称: 茨城大)
Ibaraki University (略称: Ibaraki Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 堀田 大貴 / Hiroki Horita / ホリタ ヒロキ
第2著者 所属(和/英) 茨城大学 (略称: 茨城大)
Ibaraki University (略称: Ibaraki Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-05-20 14:00:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 KBSE 
資料番号 KBSE2022-1, SWIM2022-1 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.38(KBSE), no.39(SWIM) 
ページ範囲 pp.1-6 
ページ数
発行日 2022-05-13 (KBSE, SWIM) 


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