Лена спасибо большое за твой труд. Благодаря тебе я на финишной прямой. Я нашла своего автора в лице тебя. ты открытый и добрый человек. Спасибо. Желаю тебе продвижения в твоих начинаниях.
Информация о работе
Подробнее о работе
Интеллектуальное прогнозирование узких мест бизнес‑процессов с использованием методов process mining и машинного обучения
- 3 страниц
- 2025 год
- 0 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Работа выполнена качественно, оформлена по ГОСТ, имеет высокую уникальность и проверенную структуру: введение, главы, выводы, актуальные источники.
Работа подойдёт как образец для собственной: разберёте логику изложения, методологию и оформление. Если нужна доработка под ваши требования или консультация по теме — пишите, помогу.
1. Piest J. P. S., Bemthuis R. H., Cutinha J. A., Jayasinghe Arachchige J., Bukhsh F. A. A Method for Bottleneck Detection, Prediction, and Recommendation Using Process Mining Techniques // E-Business and Telecommunications – ICETE 2021. – Communications in Computer and Information Science. – Vol. 1795. – Springer, 2023. – P. 118–136.
2. Bemthuis R., van Slooten N., Arachchige J., Piest J. P. S., Bukhsh F. A. A Classification of Process-Mining Bottleneck Analysis Techniques for Operational Support // Proceedings of the 18th International Conference on e-Business (ICE-B 2021). – 2021. – P. 127–135.
3. Soliman G., Mostafa K., Younis O. Reinforcement Learning for Process Mining: Business Process Optimization with Avoiding Bottlenecks // Egyptian Informatics Journal. – 2025. – Vol. 29. – 100595.
4. van der Aalst W. M. P., Dumas M., Ter Hofstede A. H. M. Advances in Process Optimization: A Comprehensive Survey of Process Analytics // arXiv preprint. – 2023. – URL: https://arxiv.org/html/2301.10398v2 (дата обращения: 19.10.2025).
5. Bozorgi Z. D., Teinemaa I., Dumas M., La Rosa M., Polyvyanyy A. Process Mining Meets Causal Machine Learning: Discovering Causal Rules from Event Logs // arXiv preprint. – 2020. – URL: https://arxiv.org/abs/2009.01561 (дата обращения: 19.10.2025).
6. Berti A., van Zelst S. J., van der Aalst W. M. P. Process Mining for Python (PM4Py): Bridging the Gap Between Process and Data Science // arXiv preprint. – 2019. – URL: https://arxiv.org/abs/1905.06169 (дата обращения: 19.10.2025).
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
