1,720,984 research outputs found
Robust process discovery with artificial negative events
Get PDFProcess discovery is the automated construction of structured process models from information system event logs. Such event logs often contain positive examples only. Without negative examples, it is a challenge to strike the right balance between recall and specificity, and to deal with problems such as expressiveness, noise, incomplete event logs, or the inclusion of prior knowledge. In this paper, we present a configurable technique that deals with these challenges by representing process discovery as a multi-relational classification problem on event logs supplemented with Artificially Generated Negative Events (AGNEs). This problem formulation allows using learning algorithms and evaluation techniques that are well-know in the machine learning community. Moreover, it allows users to have a declarative control over the inductive bias and language bias.<br/
Specifying process-aware access control rules in SBVR
No full textAccess control is an important aspect of regulatory compliance.
Therefore, access control specifications must be process-aware in that they can refer to an underlying business process context, but do not specify when and how they must be enforced. Such access control specifications are often expressed in terms of general rules and exceptions, akin to defeasible logic. In this paper we demonstrate how a role-based, process-aware access control policy can be specified in the SBVR. In particular, we define an SBVR vocabulary that allows for a process-aware specification of defeasible access control rules. Because SBVR does not support defeasible rules, we show how a set of defeasible access control rules can be transformed into ordinary SBVR access control rules using decision tables as a transformation mechanism
Declarative techniques for modeling and mining business processes..
Get PDFOrganisaties worden vandaag de dag geconfronteerd met een schijnbare tegenstelling. Hoewel ze aan de ene kant veel geld geïnvesteerd hebben in informatiesystemen die hun bedrijfsprocessen automatiseren, lijken ze hierdoor minder in staat om een goed inzicht te krijgen in het verloop van deze processen. Een gebrekkig inzicht in de bedrijfsprocessen bedreigt hun flexibiliteit en conformiteit. Flexibiliteit is belangrijk, omdat organisaties door continu wijzigende marktomstandigheden gedwongen worden hun bedrijfsprocessen snel en soepel aan te passen. Daarnaast moeten organisaties ook kunnen garanderen dan hun bedrijfsvoering conform is aan de wetten, richtlijnen, en normen die hun opgelegd worden. Schandalen zoals de recent aan het licht gekomen fraude bij de Franse bank Société Générale toont het belang aan van conformiteit en flexibiliteit. Door het afleveren van valse bewijsstukken en het omzeilen van vaste controlemomenten, kon één effectenhandelaar een risicoloze arbitragehandel op prijsverschillen in futures omtoveren tot een risicovolle, speculatieve handel in deze financiële derivaten. De niet-ingedekte, niet-geautoriseerde posities bleven lange tijd verborgen door een gebrekkige interne controle, en tekortkomingen in de IT beveiliging en toegangscontrole. Om deze fraude in de toekomst te voorkomen, is het in de eerste plaats noodzakelijk om inzicht te verkrijgen in de operationele processen van de bank en de hieraan gerelateerde controleprocessen. In deze tekst behandelen we twee benaderingen die gebruikt kunnen worden om het inzicht in de bedrijfsprocessen te verhogen: procesmodellering en procesontginning. In het onderzoek is getracht technieken te ontwikkelen voor procesmodellering en procesontginning die declaratief zijn. Procesmodellering process modeling is de manuele constructie van een formeel model dat een relevant aspect van een bedrijfsproces beschrijft op basis van informatie die grotendeels verworven is uit interviews. Procesmodellen moeten adequate informatie te verschaffen over de bedrijfsprocessen om zinvol te kunnen worden gebruikt bij hun ontwerp, implementatie, uitvoering, en analyse. De uitdaging bestaat erin om nieuwe talen voor procesmodellering te ontwikkelen die adequate informatie verschaffen om deze doelstelling realiseren. Declaratieve procestalen maken de informatie omtrent bedrijfsbekommernissen expliciet. We karakteriseren en motiveren declaratieve procestalen, en nemen we een aantal bestaande technieken onder de loep. Voorts introduceren we een veralgemenend raamwerk voor declaratieve procesmodellering waarbinnen bestaande procestalen gepositioneerd kunnen worden. Dit raamwerk heet het EM-BrA�CE raamwerk, en staat voor `Enterprise Modeling using Business Rules, Agents, Activities, Concepts and Events'. Het bestaat uit een formele ontolgie en een formeel uitvoeringsmodel. Dit raamwerk legt de ontologische basis voor de talen en technieken die verder in het doctoraat ontwikkeld worden. Procesontginning process mining is de automatische constructie van een procesmodel op basis van de zogenaamde event logs uit informatiesystemen. Vandaag de dag worden heel wat processen door informatiesystemen in event logs geregistreerd. In event logs vindt men in chronologische volgorde terug wie, wanneer, welke activiteit verricht heeft. De analyse van event logs kan een accuraat beeld opleveren van wat er zich in werkelijkheid afspeelt binnen een organisatie. Om bruikbaar te zijn, moeten de ontgonnen procesmodellen voldoen aan criteria zoals accuraatheid, verstaanbaarheid, en justifieerbaarheid. Bestaande technieken voor procesontginning focussen vooral op het eerste criterium: accuraatheid. Declaratieve technieken voor procesontginning richten zich ook op de verstaanbaarheid en justifieerbaarheid van de ontgonnen modellen. Declaratieve technieken voor procesontginning zijn meer verstaanbaar omdat ze pogen procesmodellen voor te stellen aan de hand van declaratieve voorstellingsvormen. Daarenboven verhogen declaratieve technieken de justifieerbaarheid van de ontgonnen modellen. Dit komt omdat deze technieken toelaten de apriori kennis, inductieve bias, en taal bias van een leeralgoritme in te stellen. Inductief logisch programmeren (ILP) is een leertechniek die inherent declaratief is. In de tekst tonen we hoe proces mining voorgesteld kan worden als een ILP classificatieprobleem, dat de logische voorwaarden leert waaronder gebeurtenis plaats vindt (positief event) of niet plaatsvindt (een negatief event). Vele event logs bevatten van nature geen negatieve events die aangeven dat een bepaalde activiteit niet kon plaatsvinden. Om aan dit probleem tegemoet te komen, beschrijven we een techniek om artificiële negatieve events te genereren, genaamd AGNEs (process discovery by Artificially Generated Negative Events). De generatie van artificiële negatieve events komt neer op een configureerbare inductieve bias. De AGNEs techniek is geïmplementeerd als een mining plugin in het ProM raamwerk. Door process discovery voor te stellen als een eerste-orde classificatieprobleem op event logs met artificiële negatieve events, kunnen de traditionele metrieken voor het kwantificeren van precisie (precision) en volledigheid (recall) toegepast worden voor het kwantificeren van de precisie en volledigheid van een procesmodel ten opzicht van een event log. In de tekst stellen we twee nieuwe metrieken voor. Deze nieuwe metrieken, in combinatie met bestaande metrieken, werden gebruikt voor een uitgebreide evaluatie van de AGNEs techniek voor process discovery in zowel een experimentele als een praktijkopstelling.
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Declarative techniques for modeling and mining business processes.
Get PDFOrganisaties worden vandaag de dag geconfronteerd met een schijnbare tegenstelling. Hoewel ze aan de ene kant veel geld geïnvesteerd hebben in informatiesystemen die hun bedrijfsprocessen automatiseren, lijken ze hierdoor minder in staat om een goed inzicht te krijgen in het verloop van deze processen. Een gebrekkig inzicht in de bedrijfsprocessen bedreigt hun flexibiliteit en conformiteit. Flexibiliteit is belangrijk, omdat organisaties door continu wijzigende marktomstandigheden gedwongen worden hun bedrijfsprocessen snel en soepel aan te passen. Daarnaast moeten organisaties ook kunnen garanderen dan hun bedrijfsvoering conform is aan de wetten, richtlijnen, en normen die hun opgelegd worden. Schandalen zoals de recent aan het licht gekomen fraude bij de Franse bank Société Générale toont het belang aan van conformiteit en flexibiliteit. Door het afleveren van valse bewijsstukken en het omzeilen van vaste controlemomenten, kon één effectenhandelaar een risicoloze arbitragehandel op prijsverschillen in futures omtoveren tot een risicovolle, speculatieve handel in deze financiële derivaten. De niet-ingedekte, niet-geautoriseerde posities bleven lange tijd verborgen door een gebrekkige interne controle, en tekortkomingen in de IT beveiliging en toegangscontrole. Om deze fraude in de toekomst te voorkomen, is het in de eerste plaats noodzakelijk om inzicht te verkrijgen in de operationele processen van de bank en de hieraan gerelateerde controleprocessen. In deze tekst behandelen we twee benaderingen die gebruikt kunnen worden om het inzicht in de bedrijfsprocessen te verhogen: procesmodellering en procesontginning. In het onderzoek is getracht technieken te ontwikkelen voor procesmodellering en procesontginning die declaratief zijn. Procesmodellering process modeling is de manuele constructie van een formeel model dat een relevant aspect van een bedrijfsproces beschrijft op basis van informatie die grotendeels verworven is uit interviews. Procesmodellen moeten adequate informatie te verschaffen over de bedrijfsprocessen om zinvol te kunnen worden gebruikt bij hun ontwerp, implementatie, uitvoering, en analyse. De uitdaging bestaat erin om nieuwe talen voor procesmodellering te ontwikkelen die adequate informatie verschaffen om deze doelstelling realiseren. Declaratieve procestalen maken de informatie omtrent bedrijfsbekommernissen expliciet. We karakteriseren en motiveren declaratieve procestalen, en nemen we een aantal bestaande technieken onder de loep. Voorts introduceren we een veralgemenend raamwerk voor declaratieve procesmodellering waarbinnen bestaande procestalen gepositioneerd kunnen worden. Dit raamwerk heet het EM-BrA²CE raamwerk, en staat voor `Enterprise Modeling using Business Rules, Agents, Activities, Concepts and Events'. Het bestaat uit een formele ontolgie en een formeel uitvoeringsmodel. Dit raamwerk legt de ontologische basis voor de talen en technieken die verder in het doctoraat ontwikkeld worden. Procesontginning process mining is de automatische constructie van een procesmodel op basis van de zogenaamde event logs uit informatiesystemen. Vandaag de dag worden heel wat processen door informatiesystemen in event logs geregistreerd. In event logs vindt men in chronologische volgorde terug wie, wanneer, welke activiteit verricht heeft. De analyse van event logs kan een accuraat beeld opleveren van wat er zich in werkelijkheid afspeelt binnen een organisatie. Om bruikbaar te zijn, moeten de ontgonnen procesmodellen voldoen aan criteria zoals accuraatheid, verstaanbaarheid, en justifieerbaarheid. Bestaande technieken voor procesontginning focussen vooral op het eerste criterium: accuraatheid. Declaratieve technieken voor procesontginning richten zich ook op de verstaanbaarheid en justifieerbaarheid van de ontgonnen modellen. Declaratieve technieken voor procesontginning zijn meer verstaanbaar omdat ze pogen procesmodellen voor te stellen aan de hand van declaratieve voorstellingsvormen. Daarenboven verhogen declaratieve technieken de justifieerbaarheid van de ontgonnen modellen. Dit komt omdat deze technieken toelaten de apriori kennis, inductieve bias, en taal bias van een leeralgoritme in te stellen. Inductief logisch programmeren (ILP) is een leertechniek die inherent declaratief is. In de tekst tonen we hoe proces mining voorgesteld kan worden als een ILP classificatieprobleem, dat de logische voorwaarden leert waaronder gebeurtenis plaats vindt (positief event) of niet plaatsvindt (een negatief event). Vele event logs bevatten van nature geen negatieve events die aangeven dat een bepaalde activiteit niet kon plaatsvinden. Om aan dit probleem tegemoet te komen, beschrijven we een techniek om artificiële negatieve events te genereren, genaamd AGNEs (process discovery by Artificially Generated Negative Events). De generatie van artificiële negatieve events komt neer op een configureerbare inductieve bias. De AGNEs techniek is geïmplementeerd als een mining plugin in het ProM raamwerk. Door process discovery voor te stellen als een eerste-orde classificatieprobleem op event logs met artificiële negatieve events, kunnen de traditionele metrieken voor het kwantificeren van precisie (precision) en volledigheid (recall) toegepast worden voor het kwantificeren van de precisie en volledigheid van een procesmodel ten opzicht van een event log. In de tekst stellen we twee nieuwe metrieken voor. Deze nieuwe metrieken, in combinatie met bestaande metrieken, werden gebruikt voor een uitgebreide evaluatie van de AGNEs techniek voor process discovery in zowel een experimentele als een praktijkopstelling.status: Publishe
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
- …
