Alexander Seeliger

nameAlexander Seeliger
positionResearch Assistant
emailseeliger(AT)tk(dot)tu-darmstadt(dot)de
phone+49 (6151) 16 - 23190
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officeS2|02 A112
postal address  

TU Darmstadt - FB 20
FG Telekooperation
Hochschulstraße 10
D-64289 Darmstadt
Germany

Research Interests

  • Process Mining of Business Processes
  • Big Data Processing and Mining
  • Knowledge Extraction of Unstructured Data
  • Machine Learning Methods and Techniques

Publications

Additional Attributes

Type

Can We Find Better Process Models? Process Model Improvement using Motif-based Graph Adaptation

Alexander Seeliger, Michael Stein, Max Mühlhäuser
In: 13th International Workshop on Business Process Intelligence 2017, Vol. 13, September 2017
[Online-Edition: https://doi.org/10.1007/978-3-319-74030-0_17]
[Inproceedings]

Detecting Concept Drift in Processes using Graph Metrics on Process Graphs

Alexander Seeliger, Timo Nolle, Max Mühlhäuser
In: Proceedings of the 9th International Conference on Subject-oriented Business Process Management (S-BPM-ONE), Vol. 9, March 2017
[Online-Edition: https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3040566]
[Inproceedings]

Process Compliance Checking using Taint Flow Analysis

Alexander Seeliger, Timo Nolle, Benedikt Schmidt, Max Mühlhäuser
In: Proceedings of the 37th International Conference on Information Systems (ICIS), Vol. 37, p. 1-18, December 2016
[Online-Edition: http://aisel.aisnet.org/icis2016/DataScience/Presentations/6/]
[Inproceedings]

Unsupervised Anomaly Detection in Noisy Business Process Event Logs Using Denoising Autoencoders

Timo Nolle, Alexander Seeliger, Max Mühlhäuser
In: Discovery Science: 19th International Conference, DS 2016, Bari, Italy, Proceedings, p. 442-456, October 2016
Calders, Toon Ceci, Michelangelo Malerba, Donato
[Online-Edition: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-46307-0_28]
[Inproceedings]

What Belongs Together Comes Together. Activity-centric Document Clustering for Information Work.

Alexander Seeliger, Benedikt Schmidt, Immanuel Schweizer, Max Mühlhäuser
In: Proceedings of the 21th International Conference on Intelligent User Interfaces, Vol. 21, p. 60-70, March 2016
ACM
[Online-Edition: http://dx.doi.org/10.1145/2856767.2856777]
[Inproceedings]

Upgrading Wireless Home Routers for Enabling Large-scale Deployment of Cloudlets

Christian Meurisch, Alexander Seeliger, Benedikt Schmidt, Immanuel Schweizer, Fabian Kaup, Max Mühlhäuser
In: Proceedings of the 7th International Conference on Mobile Computing, Applications, and Services (MobiCASE’15), p. 12-29, 2015
Springer
[Inproceedings]

Theses

1 Entries found


01.02.2018

Charakterisierung von Clustering Gruppen im Kontext des Prozess Mining

Master Thesis

in progress


Techniken aus dem Process Mining können zur Analyse von Aufzeichnungen aus Prozessabläufen genutzt werden, um neue Erkenntnisse über die Prozessabläufe extrahieren zu können. Um den Zugang zu den Prozessdaten zu erleichtern, können auf Prozessablaufdaten Algorithmen aus dem Process Mining angewandt werden, um das tatsächlich gelebte Prozessmodell zu erhalten, welches visuell dargestellt werden kann. Da Prozessabläufe zueinander sehr unterschiedlich sein können, kann die Visualisierung eine sehr komplexe und unstrukturierte Form annehmen und dadurch, bedingt durch eine sehr hohe Anzahl an unterschiedlichen Prozessaktivitäten sowie potenziell sehr hohen Anzahl an Kanten, die von Prozessaktivitäten ausgehen, können, potenziell wichtige Zusammenhänge aus der Visualisierung nicht wahrgenommen werden.


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