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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Online Techniques for Dealing with Concept Drift in Process Mining

verfasst von : Josep Carmona, Ricard Gavaldà

Erschienen in: Advances in Intelligent Data Analysis XI

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Concept drift

is an important concern for any data analysis scenario involving temporally ordered data. In the last decade

Process mining

arose as a discipline that uses the

logs

of

information systems

in order to mine, analyze and enhance the process dimension. There is very little work dealing with concept drift in process mining. In this paper we present the first online mechanism for detecting and managing concept drift, which is based on

abstract interpretation

and

sequential sampling

, together with recent learning techniques on data streams.

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Metadaten
Titel
Online Techniques for Dealing with Concept Drift in Process Mining
verfasst von
Josep Carmona
Ricard Gavaldà
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Intelligent Data Analysis XI

Print ISBN: 978-3-642-34155-7

Electronic ISBN: 978-3-642-34156-4

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-34156-4_10