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Extraction d'informations à partir des emails pour la découverte et l’analyse des processus métier

dc.contributor.advisorGrigori, Daniela
dc.contributor.advisorBelhajjame, Khalid
hal.structure.identifier
dc.contributor.authorAl Jlailaty, Diana*
dc.date.accessioned2020-07-20T13:05:49Z
dc.date.available2020-07-20T13:05:49Z
dc.date.issued2019-11-15
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/20949
dc.description.abstractfrLes informations échangées dans les textes des courriels sont généralement concernées par des événements complexes ou des processus métier dans lesquels les entités qui échangent des courriels collaborent pour atteindre les objectifs finaux des processus. Ainsi, le flux d’informations dans les courriels envoyés et reçus constitue une partie essentielle, les activités métier de l’entreprise. L’extraction d’informations sur les processus métier à partir des courriels peut aider à améliorer la gestion des courriels pour les utilisateurs. Il peut également être utilisé pour trouver des réponses riches à plusieurs questions analytiques sur les employés et les organisations. Aucun des travaux précédents n’a résolu le problème de la transformation automatique des journaux de courriels en journaux d’événements pour éventuellement en déduire les processus métier non documentés. Dans ce but, nous travaillons dans cette thèse sur un framework qui induit des informations de processus métier à partir d’emails. Nous introduisons des approches qui contribuent à ce qui suit : (1) découvrir pour chaque courriel le sujet de processus qui le concerne, (2) découvrir l’instance de processus métier à laquelle appartient chaque courriel, (3) extraire les activités de processus métier des courriels et associer ces activités aux métadonnées qui les décrivent, (4) améliorer la performance de la découverte des instances de processus métier et des activités métier en utilisant la relation entre ces deux problèmes, et enfin (5) estimer au préalable la date/heure réelle d’un activité métier. En utilisant les résultats des approches mentionnées, un journal d’événements est généré qui peut être utilisé pour déduire les modèles de processus métier d’un journal de courriels. L’efficacité de toutes les approches ci-dessus est prouvée par l’application de plusieurs expériences sur l’ensemble de données de courriel ouvert d’Enron.fr
dc.language.isoen
dc.subjectEmail Miningfr
dc.subjectGestion des Processus Métierfr
dc.subjectFouille de Donnéesfr
dc.subjectExtraction des Activitésfr
dc.subjectBusiness Activities Extractionen
dc.subjectEmail miningen
dc.subjectText miningen
dc.subjectBusiness Process Managementen
dc.subject.ddc004.66
dc.titleMining Business Process Information from Emails Logs for Process Models Discoveryen
dc.titleExtraction d'informations à partir des emails pour la découverte et l’analyse des processus métierfr
dc.typeThèse
dc.contributor.editoruniversityUniversité Paris Dauphine
dc.description.abstractenExchanged information in emails’ texts is usually concerned by complex events or business processes in which the entities exchanging emails are collaborating to achieve the processes’ final goals. Thus, the flow of information in the sent and received emails constitutes an essential part of such processes i.e. the tasks or the business activities. Extracting information about business processes from emails can help in enhancing the email management for users. It can be also used in finding rich answers for several analytical queries about the employees and the organizations enacting these business processes. None of the previous works have fully dealt with the problem of automatically transforming email logs into event logs to eventually deduce the undocumented business processes. Towards this aim, we work in this thesis on a framework that induces business process information from emails. We introduce approaches that contribute in the following: (1) discovering for each email the process topic it is concerned by, (2) finding out the business process instance that each email belongs to, (3) extracting business process activities from emails and associating these activities with metadata describing them, (4) improving the performance of business process instances discovery and business activities discovery from emails by making use of the relation between these two problems, and finally (5) preliminary estimating the real timestamp of a business process activity instead of using the email timestamp. Using the results of the mentioned approaches, an event log is generated which can be used for deducing the business process models of an email log. The efficiency of all of the above approaches is proven by applying several experiments on the open Enron email dataset.en
dc.identifier.theseid2019PSLED028
dc.subject.ddclabelInformatique générale
hal.author.functionaut


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