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doi:10.22028/D291-46597 | Titel: | Business Process Deviation Prediction: Predicting Non-Conforming Process Behavior |
| VerfasserIn: | Grohs, Michael Pfeiffer, Peter Rehse, Jana-Rebecca |
| HerausgeberIn: | Munoz-Gama, Jorge Rinderle-Ma, Stefani Senderovich, Arik |
| Sprache: | Englisch |
| Titel: | 2023 5th International Conference on Process Mining : ICPM 2021 |
| Seiten: | 113-120 |
| Verlag/Plattform: | IEEE |
| Erscheinungsjahr: | 2023 |
| Konferenzort: | Rom |
| Freie Schlagwörter: | Training Costs Machine learning Predictive models Network architecture Inspection Encoding Process Mining Deviation Prediction Predictive Process Monitoring Conformance Checking |
| DDC-Sachgruppe: | 004 Informatik |
| Dokumenttyp: | Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag) |
| DOI der Erstveröffentlichung: | 10.1109/ICPM60904.2023.10271994 |
| URL der Erstveröffentlichung: | https://doi.org/10.1109/ICPM60904.2023.10271994 |
| Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-465974 hdl:20.500.11880/41053 http://dx.doi.org/10.22028/D291-46597 |
| ISBN: | 979-8-3503-5839-1 |
| Datum des Eintrags: | 2-Feb-2026 |
| Fakultät: | HW - Fakultät für Empirische Humanwissenschaften und Wirtschaftswissenschaft |
| Fachrichtung: | HW - Wirtschaftswissenschaft |
| Professur: | HW - Prof. Dr. Peter Loos |
| Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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