Studio dell’impatto delle inter-case feature per la Next Activity Prediction

Predictive Process Monitoring is one of the most promising techniques in the field of Process Mining, focusing on predicting the evolution of business processes through the analysis of historical and real-time data. Among its multiple applications, Next Activity Prediction plays a crucial role in optimizing workflows and preventing inefficiencies. This thesis explores the potential of inter-case features, or information derived from the interconnection between different executions of a process, and their impact on predicting future activities.

Il Predictive Process Monitoring è una delle tecniche più promettenti nel campo del Process Mining, focalizzandosi sulla previsione dell'evoluzione dei processi aziendali attraverso l'analisi di dati storici e in tempo reale. Tra le sue molteplici applicazioni, la Next Activity Prediction gioca un ruolo cruciale nell'ottimizzazione dei flussi di lavoro e nella prevenzione di inefficienze. Questa tesi esplora il potenziale delle inter-case feature, ovvero informazioni derivate dall'interconnessione tra diverse esecuzioni di un processo, e il loro impatto sulla predizione delle attività future.