Ceravolo / Rinderle-Ma | Data-Driven Process Discovery and Analysis | E-Book | sack.de
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E-Book, Englisch, Band 244, 185 Seiten, eBook

Reihe: Lecture Notes in Business Information Processing

Ceravolo / Rinderle-Ma Data-Driven Process Discovery and Analysis

5th IFIP WG 2.6 International Symposium, SIMPDA 2015, Vienna, Austria, December 9-11, 2015, Revised Selected Papers
1. Auflage 2017
ISBN: 978-3-319-53435-0
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

5th IFIP WG 2.6 International Symposium, SIMPDA 2015, Vienna, Austria, December 9-11, 2015, Revised Selected Papers

E-Book, Englisch, Band 244, 185 Seiten, eBook

Reihe: Lecture Notes in Business Information Processing

ISBN: 978-3-319-53435-0
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

This book constitutes the revised selected papers from the 5th IFIP WG 2.6 International Symposium  on Data-Driven Process Discovery and Analysis, SIMPDA 2015, held in Vienna, Austria in December 2015.  The 8 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 22 submissions. They cover theoretical issues related to process representation, discovery and analysis, or provide practical and operational experiences in process discovery and analysis. They focus mainly on the adoption of process mining algorithms in conjunction and coordination with other techniques and methodologies.
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Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Ceravolo, Paolo
Rinderle-Ma, Stefanie

Weitere Infos & Material

A Framework for Safety-critical Process Management in Engineering Projects.- Business Process Reporting Using Process Mining, Analytic Workflows and Process Cubes: A Case Study in Education.- Detecting Changes in Process Behavior Using Comparative Case Clustering.- - Using Domain Knowledge to Enhance Process Mining Results.- - Aligning Process Model Terminology with Hypernym Relations.- Time Series Petri Net Models: Enrichment and Prediction.- Visual Analytics Meets Process Mining: Challenges and Opportunities.- A Relational Data Warehouse for Multidimensional Process Mining.

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