Thema4309: Unterschied zwischen den Versionen
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Technisches Verständnis, Programmierfähigkeiten oder zumindest das Engagement, sich in Tools wie z.B. RapidMiner einzuarbeiten, ist eine Grundvoraussetzung für die Bearbeitung dieses Themas. Bezüglich Auswahl eines Lernverfahrens und Implementierung des Ansatzes bestehen ansonsten keinerlei Restriktionen, dies kann nach je nach persönlicher Neigung flexibel gestaltet werden. | Technisches Verständnis, Programmierfähigkeiten oder zumindest das Engagement, sich in Tools wie z.B. RapidMiner einzuarbeiten, ist eine Grundvoraussetzung für die Bearbeitung dieses Themas. Bezüglich Auswahl eines Lernverfahrens und Implementierung des Ansatzes bestehen ansonsten keinerlei Restriktionen, dies kann nach je nach persönlicher Neigung flexibel gestaltet werden. | ||
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Version vom 8. Juni 2018, 09:15 Uhr
Abschlussarbeitstyp: Master
Betreuer: Meike Ullrich
Forschungsgruppe: Betriebliche Informationssysteme
Archivierungsnummer: 4309
Abschlussarbeitsstatus: Offen
Beginn: unbekannt
Abgabe: unbekannt
Das Thema Qualität von Prozessmodellen ist in Wissenschaft und Industrie von fortwährender Bedeutung. Viele bestehende Modelle sind mangelhaft in Bezug auf ihre semantische, syntaktische oder pragmatische Qualität, d.h. sie geben den gewünschten Sachverhalt nicht korrekt dar, weisen Deadlocks oder fehlerhafte Modellierungskonstrukte auf, oder sind schlichtweg unübersichtlich dargestellt. Die Bewertung von Prozessmodellen wird bislang überwiegend manuell durchgeführt, automatisierte Ansätze kommen über ein frühes Stadium nicht hinaus. Vor diesem Hintergrund soll im Rahmen dieser Abschlussarbeit ein Experiment auf bestehenden Datensätzen durchgeführt werden. Dazu soll eine Sammlung digitaler Petri-Netze (von Studierenden erstellt) mit Hilfe von Methoden maschinellen Lernens (überwacht) klassifiziert, d.h. bewertet werden. Dazu gehört die manuelle Bewertung einer Teilmenge des Datensatzes als Input für das maschinelle Lernen und die anschließende Klassifikation der unbewerteten Teilmenge dieses Datensatzes. Die Ergebnisse der automatisierten Bewertung sollen im Anschluss diskutiert werden.
Technisches Verständnis, Programmierfähigkeiten oder zumindest das Engagement, sich in Tools wie z.B. RapidMiner einzuarbeiten, ist eine Grundvoraussetzung für die Bearbeitung dieses Themas. Bezüglich Auswahl eines Lernverfahrens und Implementierung des Ansatzes bestehen ansonsten keinerlei Restriktionen, dies kann nach je nach persönlicher Neigung flexibel gestaltet werden.
Bei Interesse bitte per E-Mail an meike ullrich∂kit edu wenden. Für Rückfragen stehe ich gerne zur Verfügung.