Business Process Verification and Restructuring LTL Formula Based on Machine Learning Approach
Business Process Verification and Restructuring LTL Formula Based on Machine Learning Approach
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基于机器学习方法的业务流程验证和零担公式重组
DOI：
10.1007/978-3-319-40171-3_7
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Akihiko Ohsuga
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hiroki Horita;Hideaki Hirayama;Takeo Hayase;Yasuyuki Tahara;Akihiko Ohsuga
应对快速变化的环境（法规、客户行为变化和流程改进等）非常重要。不断实现企业目标。因此，需要在各个阶段对业务流程进行验证，以确保目标的实现。线性时态逻辑（Linear Temporal Logic，LTL）验证是检验业务流程是否满足特定属性的重要方法，但LTL形式化语言的正确编写是一个难点。领域知识和数理逻辑知识的缺乏对LTL公式的编写有不利影响。在本文中，我们使用基于决策树学习的LTL验证和预测来验证特定属性。此外，我们还利用决策树构造帮助正确编写LTL公式来表示正确的期望属性。我们进行了一项评估案例研究。
It is important to deal with rapidly changing environments (regulations, customer behavior change, and process improvement etc.) to keep achieving business goals. Therefore, verification for business process in various phases are needed to make sure of goal achievements. LTL (Linear Temporal Logic) verification is an important method for checking a specific property to be satisfied with business processes, but correctly writing formal language like LTL is difficult. Lacks of domain knowledge and knowledge of mathematical logics have bad influence on writing LTL formulas. In this paper, we use LTL verification and prediction based on decision tree learning for verification of specific properties. Furthermore, we helps writing properly LTL formula for representing the correct desirable property using decision tree constrction. We conducted a case study for evaluations.
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DOI：
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发表时间：
2014
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Wasif Gilani
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发表时间：
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作者：
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通讯作者：
Ricardo Baeza
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10.1145/2542182.2542199
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期刊：
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影响因子：
--
作者：
M. Montali;F. Maggi;F. Chesani;P. Mello;Wil M.P. van der Aalst
通讯作者：
M. Montali;F. Maggi;F. Chesani;P. Mello;Wil M.P. van der Aalst
DOI：
10.1007/11914853_16
发表时间：
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影响因子：
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通讯作者：
A. Wombacher
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发表时间：
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通讯作者：
Barbara Re