Akademik Künye
Bu yazı, aşağıda künyesi verilen hakemli çalışmanın özetidir.
- Makale
- Graph Based Business Process Anomaly Detection with Edge Feature Reconstruction and Advanced Linear Networks
- Yazarlar
- Teoman Berkay Ayaz; Rabia Çevik; Alper Özcan; Akhan Akbulut
- Sunulduğu etkinlik
- 2025 7th International Congress on Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications (ICHORA)
- Sayfa
- 1–6
- Yayın tarihi
- 23.05.2025
- DOI
- 10.1109/ichora65333.2025.11017131 — Yayıncı sayfası
- Yazar sürümü (PDF)
© 2025 IEEE. Bu materyalin kişisel kullanımına izin verilir; diğer tüm kullanımlar için IEEE'den izin alınmalıdır. Bu dosya yazar sürümüdür; yayımlanan sürüm: doi.org/10.1109/ichora65333.2025.11017131.
İş Süreci Yönetimi (BPM), işletme operasyonlarının sağlıklı yürümesi için kritik bir alan; süreçlerdeki verimsizliklerin ve olası kötü niyetli hareketlerin erken fark edilmesi, iş dünyası hızlandıkça daha da önem kazanıyor. Bu ihtiyaç "iş süreci anomali tespiti" adı verilen araştırma alanını doğurdu. Next4biz Ar-Ge Merkezi'nin Akdeniz Üniversitesi ve İstanbul Kültür Üniversitesi ile birlikte hazırladığı bu bildiri, ekibin graf tabanlı anomali tespiti üzerine önceki çalışmalarını bir adım ileri taşıyor.
Çalışmada süreç verileri graf olarak temsil ediliyor ve farklı graf evrişim operatörleriyle kurulan bir graf otokodlayıcı (Graph Autoencoder, GAE) mimarisi tasarlanıyor; kenar özniteliklerinin yeniden yapılandırılması ve gelişmiş doğrusal ağlarla başarımın artırılması hedefleniyor. Yazarlar 3 farklı kodlayıcı mimarisini ve 4 farklı kod çözücü seçeneğini altı ayrı veri kümesi üzerinde sistematik olarak karşılaştırıyor. Veri kümelerinden biri Next4biz BPM platformundan alınan kayıtlardan oluşuyor (6.178 süreç izi, 44.413 olay); diğer beşi ise BPI Challenge 2020 kapsamında yayımlanan, seyahat harcaması taleplerine ilişkin olay kayıtları.
Sonuçlar kodlayıcı–kod çözücü kombinasyonuna göre belirgin farklılıklar gösteriyor: anomali tespitinde F1 skoru 0,219 ile 0,674 arasında değişiyor. Bu geniş aralık, mimari seçimlerin sonuç üzerindeki etkisini açıkça ortaya koyuyor.
Bildiri, 23–24 Mayıs 2025'te Ankara'da düzenlenen 7. Uluslararası İnsan-Bilgisayar Etkileşimi, Optimizasyon ve Robotik Uygulamaları Kongresi'nde (ICHORA 2025) sunuldu ve IEEE tarafından kongre bildiri kitabında (s. 1–6) yayımlandı. Yazarlar: Teoman Berkay Ayaz ve Rabia Çevik (Next4biz Ar-Ge Merkezi), Alper Özcan (Akdeniz Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği) ve Akhan Akbulut (Next4biz Ar-Ge Merkezi ve İstanbul Kültür Üniversitesi).