Towards a rule-based recommendation approach for business process modeling


Sola, Diana



DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-76352-7_4
URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-03...
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2021
Buchtitel: Service-oriented computing – ICSOC 2020 Workshops : AIOps, CFTIC, STRAPS, AI-PA, AI-IOTS, and Satellite Events, Dubai, United Arab Emirates, December 14-17, 2020 : proceedings
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Lecture Notes in Computer Science
Band/Volume: 12632
Seitenbereich: 25-31
Veranstaltungstitel: ICSOC 2020
Veranstaltungsort: online
Veranstaltungsdatum: 14.12. - 17.12. 2020
Herausgeber: Hacid, Hakim
Ort der Veröffentlichung: Berlin [u.a.]
Verlag: Springer
ISBN: 978-3-030-76351-0 , 3-030-76351-X, 978-3-030-76352-7, 3-030-76352-8
ISSN: 0302-9743 , 1611-3349
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: Business process modeling can be time-consuming and error-prone, especially for inexperienced users. For this reason, graphical editors for business process modeling should support users by providing suggestions on how to complete a currently developed business process model. We address this problem with a rule-based activity recommendation approach, which suggests suitable activities to extend the business process model that is currently edited at a user-defined position. Contrary to alternative approaches, rules provide an additional explanation for the recommendation, which can be useful in cases where a user might be torn between two alternatives. We plan to investigate how rule learning can be efficiently designed for the given problem setting and how a rule-based approach performs compared to alternative methods. In this paper we describe the basic idea, a first implementation and first results.




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