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Discovery of personal processes from labeled sensor data - an application of process mining to personalized health care
Sztyler, Timo
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Völker, Johanna
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Carmona, Josep
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Meier, Oliver
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Stuckenschmidt, Heiner
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URL:
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http://ceur-ws.org/Vol-1371/paper03.pdf
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Weitere URL:
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http://publications.wim.uni-mannheim.de/informatik...
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2015
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Buchtitel:
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ATAED 2015 Algorithms & Theories for the Analysis of Event Data : Proceedings of the International Workshop on Algorithms & Theories for the Analysis of Event Data, Satellite event of the conferences: Petri Nets 2015 and ACSD 2015, Brussels, Belgium
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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CEUR Workshop Proceedings
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Band/Volume:
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1371
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Seitenbereich:
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31-46
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Veranstaltungsdatum:
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June 22–23, 2015
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Herausgeber:
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Aalst, Wil van der
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Ort der Veröffentlichung:
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Aachen, Germany
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Verlag:
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RWTH Aachen
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ISSN:
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1613-0073
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Abstract:
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Currently, there is a trend to promote personalized health care in order to prevent diseases or to have a healthier life. Using current devices such as smart-phones and smart-watches, an individual can easily record
detailed data from her daily life. Yet, this data has been mainly used for self-tracking in order to enable personalized health care. In this paper, we provide ideas on how process mining can be used as a fine-grained
evolution of traditional self-tracking. We have applied the ideas of the paper on recorded data from a set of individuals, and present interesting conclusions and challenges.
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ORCID:
Sztyler, Timo, Völker, Johanna, Carmona, Josep, Meier, Oliver and Stuckenschmidt, Heiner  ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0209-3859
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