Argomentazione astratta e apprendimento automatico per l'analisi degli eventi di processo

Un nuovo approccio combina framework di argomentazione astratta (AAF) con l'apprendimento automatico per analizzare flussi di eventi di processo a basso livello. Il metodo affronta il problema dell'interpretazione in cui gli eventi di traccia devono essere mappati alle attività aziendali di riferimento. Inquadrando l'interpretazione come un problema di accettazione all'interno dell'AAF, analizza interpretazioni plausibili degli eventi e offre spiegazioni per i conflitti con la conoscenza pregressa. In contesti ad alta incertezza, un modello di sequenza-tagging addestrato a suggerire candidati probabili migliora l'efficienza. Questa tecnica ibrida basata sul ragionamento e sui dati riduce il carico computazionale e aumenta l'informatività.