IoTデバイスから収集されたイベントログの品質向上のためのプロセスマイニングベースのエラー修正アプローチ

Conceptos Básicos

IoTシステムから収集されたデータには避けられないエラーが含まれており、これらのエラーを修正することで、データ分析の精度を向上させることができる。

Resumen

本研究では、IoTシステムから収集されたイベントログの品質を評価し、エラーを検出・修正するためのアプローチを提案している。

まず、IoTシステムにおけるデータ収集エラーの主な原因を分析し、2つのタイプのエラーを特定した:

1. 欠落したイベント(不完全なデータ)

• センサーの検知範囲外や通信障害などにより、実際に発生したイベントが記録されていない

2. ノイズ(誤ったイベント)

• センサーの誤検知や設置位置の問題などにより、実際とは異なるイベントが記録されている

次に、これらのエラーを修正するためのプロセスマイニングベースの手法と、ルールベースの手法を提案した。プロセスマイニングの手法では、イベントログ内の不可能な遷移を特定し、最小限の変更で修正する。ルールベースの手法では、IoTシステムの特性を考慮して定義したルールに基づいて、ノイズとなるイベントを特定し修正する。

提案手法を実際のスマートホームのデータセットに適用した結果、ルールベースの手法が特にノイズの修正に効果的であることが示された。これは、専門家の知識を活用することで、より適切な修正が可能になったためと考えられる。

本研究の成果は、IoTシステムから収集されたデータの品質を向上させ、より信頼性の高い分析結果を得るために役立つと期待される。

Estadísticas

全体のイベントログ中、34.16%の遷移が不可能であると判断された
ルールベースの修正手法を適用した結果、全体の3.218%のイベントが修正された

Citas

"IoTシステムから収集されたデータには避けられないエラーが含まれており、これらのエラーを修正することで、データ分析の精度を向上させることができる。"
"ルールベースの手法が特にノイズの修正に効果的であることが示された。これは、専門家の知識を活用することで、より適切な修正が可能になったためと考えられる。"

Ideas clave extraídas de

A process mining-based error correction approach to improve data quality of an IoT-sourced event log

by Mohs... a las arxiv.org 04-23-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.13091.pdf

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