Decision mining
प्रक्रिया खनन एक तकनीक है जिसका उपयोग घटना डेटा को अंतर्दृष्टि और कार्यों में बदलने के लिए किया जाता है। प्रक्रिया खनन में उपयोग की जाने वाली तकनीकें जैसे प्रक्रिया खोज और अनुरूपता जांच संचालन में निष्पादित गतिविधियों के केवल एक क्रम पर निर्भर करती हैं। इवेंट लॉग में न केवल गतिविधि का विवरण होता है, बल्कि प्रक्रिया निष्पादन के साथ टाइमस्टैम्प, संसाधन और डेटा भी होता है। इवेंट लॉग से बाहरी विवरणों का सावधानीपूर्वक विश्लेषण उपयोगी जानकारी प्रकट कर सकता है जिसका उपयोग भविष्य में लिए जाने वाले निर्णयों (निर्णय खनन), टीम की दक्षता और कार्य गतिशीलता (संगठनात्मक खनन), और प्रदर्शन विश्लेषण पर भविष्यवाणियां करने के लिए किया जा सकता है। निर्णय खनन मॉडल में निर्णय बिंदुओं का विश्लेषण करके और डेटा विशेषताओं के आधार पर उन निर्णय बिंदुओं में नियमों को ढूंढकर प्रक्रिया मॉडल को बढ़ाने का एक तरीका है। निर्णय खनन के लिए नियमों को निर्णय वृक्ष एल्गोरिदम का उपयोग करके निकाला जाता है, जो निर्णय बिंदुओं का विश्लेषण करता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि किसी मामले के कौन से गुण इस प्रक्रिया में कुछ रास्ते अपना सकते हैं। उदाहरण यदि पेट्री जाल को प्रक्रिया मॉडल माना जाता है, तो एक निर्णय बिंदु कई बहिर्गामी चाप वाले स्थान से मेल खाता है। ऐसा स्थान निर्णय का एक बिंदु होगा जहाँ से केवल एक संक्रमण निष्पादित किया जाता है। मौजूदा इवेंट लॉग विशेषताओं का उपयोग इन निर्णय बिंदुओं में लिए गए विकल्प के आधार पर निर्णय वृक्ष बनाने के लिए किया जा सकता है। इस तरह के निर्णय वृक्ष के लिए, स्वतंत्र विशेषताओं में घटना लॉग में दर्ज विशेषताएँ होंगी, और आश्रित विशेषता परिवर्तन का विकल्प होगा। इस डेटा का उपयोग करके संक्रमण की भविष्यवाणी के लिए एक निर्णय वृक्ष बनाया जा सकता है जिसे आधार स्थितियों के एक समूह को देखते हुए भविष्य में निष्पादित किया जा सकता है। संक्रमण के लिए रक्षक बनाना एक बार निर्णय वृक्ष का पता लगाने के बाद, प्रत्येक निर्णय बिंदु को रक्षकों के साथ टिप्पणी की जा सकती है। ये गार्ड विभिन्न डेटा चर का उपयोग करके बनाई गई स्थितियां हैं जो निर्णय बिंदु से निष्पादन के लिए संक्रमणों में से एक को चुनने में मदद करती हैं। गार्ड के साथ बढ़ाया गया पेट्री नेट का उपयोग निर्णय बिंदुओं पर किए गए निर्णयों के प्रकार की भविष्य की भविष्यवाणियां करने के लिए किया जा सकता है। प्रोएम का उपयोग करके निर्णय खनन निर्णय खनिक प्लग-इन को प्रोएम में बनाया गया है जो पेट्री नेट मॉडल में निहित निर्णय बिंदुओं को निर्धारित करता है, और अदृश्य और डुप्लिकेट गतिविधियों से निपटने में सक्षम होने के साथ लॉग के संबंध में संभावित निर्णयों को निर्दिष्ट करता है। प्लगइन के लिए एक प्रक्रिया मॉडल और एक घटना लॉग की आवश्यकता होती है, और यह बदले में एक उन्नत प्रक्रिया मॉडल का उत्पादन करता है। डिसीजन माइनर सीखने की समस्या को तैयार करता है, वास्तविक विश्लेषण जे48 डिसीजन ट्री क्लासिफायर की मदद से किया जाता है, जो वेका सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी द्वारा प्रदान किए गए सी4.5 एल्गोरिदम का कार्यान्वयन है। एल्गोरिदम दृश्य मापदंडों की पूरी श्रृंखला प्रदान करता है जो वेका पुस्तकालय से उपयोग किए गए निर्णय वृक्ष एल्गोरिदम के लिए उपलब्ध हैं। चुनौती पहली चुनौती डेटा की गुणवत्ता और उनके शब्दार्थ की सही व्याख्या से संबंधित है। उदाहरण के लिए, डेटा का नुकसान या गलत तरीके से लॉग की गई घटनाएं हो सकती हैं, जिन्हें आम तौर पर शोर के रूप में संदर्भित किया जाता है दूसरी चुनौती एक प्रक्रिया मॉडल के नियंत्रण-प्रवाह शब्दार्थ की सही व्याख्या से संबंधित है जब निर्णयों को वर्गीकृत करने की बात आती है जो किए गए हैं। संदर्भ प्रक्रिया सिद्धांत