Robust Process Mining with Guarantees
Sander J. J. Leemans
Verkauft von buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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In den Warenkorb legenNeuware -This book presents techniques for process discovery, conformance checking and enhancement. For process discovery, it introduces the Inductive Miner framework: a recursive skeleton for discovery techniques that in itself provides several guarantees.The framework is instantiated in several concrete discovery techniques, each of which targets a specific challenge of process discovery, such as incompleteness of information or noisy behavior. For conformance checking, it introduces the Projected Conformance Checking framework, which focuses on speed, but nevertheless provides several guarantees, such as that for certain classes of models, it can decide language equivalence. For enhancement, it introduces the Inductive visual Miner, a well-polished end-user focused tool that includes process discovery, conformance checking and that can visualize performance on a discovered model, all without any user input.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 488 pp. Englisch.
Bestandsnummer des Verkäufers 9783030966546
This book presents techniques for process discovery, conformance checking and enhancement. For process discovery, it introduces the Inductive Miner framework: a recursive skeleton for discovery techniques that in itself provides several guarantees.
The framework is instantiated in several concrete discovery techniques, each of which targets a specific challenge of process discovery, such as incompleteness of information or noisy behavior. For conformance checking, it introduces the Projected Conformance Checking framework, which focuses on speed, but nevertheless provides several guarantees, such as that for certain classes of models, it can decide language equivalence. For enhancement, it introduces the Inductive visual Miner, a well-polished end-user focused tool that includes process discovery, conformance checking and that can visualize performance on a discovered model, all without any user input.
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