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過程挖掘:業(yè)務過程的發(fā)現(xiàn)、合規(guī)和改進

過程挖掘:業(yè)務過程的發(fā)現(xiàn)、合規(guī)和改進

定 價:¥39.00

作 者: (荷)阿爾斯特(Wil van der Aalst)著 王建民,聞立杰 等譯
出版社: 清華大學出版社
叢編項: 世界著名計算機教材精選
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787302350859 出版時間: 2014-06-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 271 字數(shù):  

內容簡介

  《世界著名計算機教材精選·過程挖掘:業(yè)務過程的發(fā)現(xiàn)、合規(guī)和改進》是過程挖掘領域的首部著作,全面講述了過程挖掘基本概念、相關理論、核心算法、應用框架和典型案例?!妒澜缰嬎銠C教材精選·過程挖掘:業(yè)務過程的發(fā)現(xiàn)、合規(guī)和改進》共14章,分為五個部分。第1章為引言,闡述了數(shù)據(jù)爆炸對過程管理的挑戰(zhàn),進而闡述了過程挖掘的基本概念;第一部分(第2章和第3章)闡述了過程建模與分析,以及數(shù)據(jù)挖掘的基本知識;第二部分(第4~6章)介紹了事件日志抽取方法,α系列挖掘算法,啟發(fā)式挖掘算法、遺傳挖掘算法和基于區(qū)域的挖掘算法;第三部分(第7~9章)介紹了一致性檢查技術,數(shù)據(jù),資源維度挖掘,以及在線運作支持技術,第四部分(第10~12章)介紹了過程挖掘工具,過程挖掘項目框架,以及結構化(“寬面條”)/非結構化(“意大利面”)過程挖掘方法及其典型案例;第五部分(第13~14章)分析了制圖與導航領域的理念與進展,展望了過程挖掘的美好前景?!妒澜缰嬎銠C教材精選·過程挖掘:業(yè)務過程的發(fā)現(xiàn)、合規(guī)和改進》可以作為信息系統(tǒng)、軟件工程或數(shù)據(jù)管理專業(yè)研究生或高年級本科生教材,也可以作為業(yè)務過程管理(BPM)或商務智能(BI)領域從業(yè)者的參考手冊。

作者簡介

暫缺《過程挖掘:業(yè)務過程的發(fā)現(xiàn)、合規(guī)和改進》作者簡介

圖書目錄

第1章 引言
1.1 數(shù)據(jù)爆炸
1.2 建模的局限性
1.3 過程挖掘
1.4 分析一個示例日志
1.5 Play-In、Play-Out與Replay
1.6 趨勢
1.7 展望
第一部分預備知識
第2章 過程建模與分析
2.1 建模的藝術
2.2 過程模型
2.2.1 變遷系統(tǒng)
2.2.2 Petri網(wǎng)
2.2.3 工作流網(wǎng)
2.2.4 YAWL
2.2.5 BPMN
2.2.6 事件驅動過程鏈
2.2.7 因果網(wǎng)
2.3 基于模型的過程分析
2.3.1 驗證
2.3.2 性能分析
2.3.3 基于模型分析的局限
第3章 數(shù)據(jù)挖掘
3.1 數(shù)據(jù)挖掘技術的分類
3.1.1 數(shù)據(jù)集:實例與變量
3.1.2 有監(jiān)督學習:分類與回歸
3.1.3 無監(jiān)督學習:聚類與模式發(fā)現(xiàn)
3.2 決策樹學習
3.3 k-means聚類
3.4 關聯(lián)規(guī)則學習
3.5 序列和情節(jié)挖掘
3.5.1 序列挖掘
3.5.2 情節(jié)挖掘
3.5.3 其他方法
3.6 結果模型的質量
3.6.1 衡量分類器的表現(xiàn)
3.6.2 交叉驗證
3.6.3 奧卡姆剃須刀
第二部分 從事件日志到過程模型
第4章 數(shù)據(jù)獲取
4.1 數(shù)據(jù)源
4.2 事件日志
4.3 XES
4.4 將現(xiàn)實壓縮到事件日志中
第5章 過程發(fā)現(xiàn)基礎
5.1 問題說明
5.2 一個簡單的過程發(fā)現(xiàn)算法
5.2.1 基本思想
5.2.2 算法
5.2.3 α算法的不足
5.2.4 考慮事務生命周期
5.3 重新發(fā)現(xiàn)過程模型
5.4 挑戰(zhàn)
5.4.1 表示偏好
5.4.2 噪聲和不完備性
5.4.3 4個相互競爭的質量標準
5.4.4 從三維現(xiàn)實中提取正確的二維切片
第6章 高級過程發(fā)現(xiàn)技術
6.1 概述
6.1.1 特征1:表示偏好
6.1.2 特征2:處理噪聲的能力
6.1.3 特征3:完備性假設
6.1.4 特征4:使用的方法
6.2 啟發(fā)式挖掘
6.2.1 再談因果網(wǎng)
6.2.2 學習依賴圖
6.2.3 學習介裂與合并
6.3 遺傳過程挖掘
6.4 基于區(qū)域的挖掘
6.4.1 學習變遷系統(tǒng)
……
第三部分 過程挖掘拓展
第四部分 過程挖掘的應用
第五部分 后記

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