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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.5
- 수록면
- 1,013 - 1,017 (5page)
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Process mining aims at deriving useful information from events logs. Recently, many organizations such as high-tech companies, hospitals, municipalities, etc. apply process mining techniques to analyze and improve business processes. Since, event logs from such organizations are usually large and the process mining results tend to be complex, the trace clustering method has been developed. It divides logs into several clusters by classifying cases according to their features. In this paper, we apply dimensionality reduction techniques (preprocessing methods) to improve the trace clustering technique. We have developed a prototype system and performed experiments to validate our approach. The result shows that dimensionality reduction techniques perform better in terms of processing time and average fitness values of clusters.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 실험설계
4. 결과
5. 결론
7. 감사의 글
8. 참고문헌
참고문헌 (0)
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