Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο:
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1692
Τίτλος: | Complexity Clustering of BPMN Models: Initial Experiments with the K-means Algorithm |
Συγγραφείς: | Fotoglou, Chrysa Tsakalidis, George Vergidis, Kostas Chatzigeorgiou, Alexander |
Τύπος: | Conference Paper |
Θέματα: | FRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciences FRASCATI::Social sciences::Economics and Business::Business and Management |
Λέξεις-Κλειδιά: | Business intelligence Business process complexity Data mining Cluster analysis Multi-criteria decision making BPMN K-means |
Ημερομηνία Έκδοσης: | 2020 |
Τόμος: | 384 |
Πρώτη Σελίδα: | 57 |
Τελευταία Σελίδα: | 69 |
Τίτλος Τόμου: | Decision Support Systems X: Cognitive Decision Support Systems and Technologies |
Μέρος Σειράς: | Lecture Notes in Business Information Processing |
Μέρος Σειράς: | Lecture Notes in Business Information Processing |
Επιτομή: | This paper introduces a method to assess the complexity of process models by utilizing a cluster analysis technique. The presented method aims to facilitate multi-criteria decision making and process objective management, through the combination of specific quality indicators. This is achieved by leveraging established complexity metrics from literature, and combining three complementary ones (i.e. NOAJS, CFC and CNC) to a single weighted measure, offering an integrated scheme for evaluating complexity. K-means clustering algorithm is implemented on 87 eligible models, out of a repository of 1000 models, and classifies them to corollary clusters that correspond to complexity levels. By assigning weighted impact on specific complexity metrics -an action that leads to the production of threshold values- cluster centroids can fluctuate, thus produce customized model categorizations. The paper demonstrates the application of the proposed method on existing business process models from relevant literature. The assessment of their complexity is performed by comparing the weighted sum of each model to the defined thresholds and proves to be a straightforward and efficient procedure. |
URI: | https://doi.org/10.1007/978-3-030-46224-6_5 https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1692 |
ISBN: | 978-3-030-46223-9 978-3-030-46224-6 |
ISSN: | 1865-1348 1865-1356 |
Αλλοι Προσδιοριστές: | 10.1007/978-3-030-46224-6_5 |
Εμφανίζεται στις Συλλογές: | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής |
Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο | Περιγραφή | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
ICDSST2020_CFotoglou.pdf | 326,05 kB | Adobe PDF | Προβολή/Ανοιγμα |
Τα τεκμήρια στο Αποθετήριο προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα, εκτός αν αναφέρεται κάτι διαφορετικό.