Economic Bulletin of the National Mining University

 

Основні рецензенти

Білоцерківець Володимир Вікторович - Український державний університет науки та технологій

Герасименко Анжеліка Григорівна - Київський національний торговельно-економічний університет

Завгородня Олена Олександрівна - Український державний університет науки та технологій

Литвиненко Наталія Іванівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Тарасевич Віктор Миколайович - Український державний університет науки та технологій

Пилипенко Ганна Миколаївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Ходжаян Аліна Олександрівна - Київський національний університет ім. Т.Г. Шевченка

Прушківський Володимир Генадійович - Національний університет «Запорізька політехніка»

Задоя Анатолій Олександрович - Дніпропетровський університет імені Альфреда Нобеля

Прушківська Емілія Василівна - Національний університет «Запорізька політехніка»

Мушникова Світлана Анатоліївна - Український державний університет науки та технологій

Пилипенко Юрій Іванович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Смєсова Вікторія Леонідівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Безугла Людмила Сергіївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Амоша Олександр Іванович - Інститут економіки промисловості Національної академії наук України

Булєєв Іван Петрович - Інститут економіки промисловості Національної академії наук України

Залознова Юлія Станіславівна - Інститут економіки промисловості Національної академії наук України

Ареф’єва Олена Володимирівна - Національний авіаційний університет

Прохорова Вікторія Володимирівна - Українська інженерно-педагогічна академія

Вагонова Олександра Григорівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Єрмошкіна Олена Вячеславівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Макурін Андрій Андрійович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Пашкевич Марина Сергіївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Усатенко Ольга Володимирівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Лазебник Лариса Леонідівна - Університет державної фіскальної служби України

Чуріканова Олена Юріївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Бардась Артем Володимирович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Бойченко Микола Вікторович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Іванова Марина Іллівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Трифонова Олена Василівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Швець Василь Якович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Красовська Олена Юріївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Касян Сергій Якович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Метеленко Наталія Георгіївна - Запорізька державна інженерна академія

Петруня Юрій Євгенович - Університет митної справи та фінансів


IssuesSectionsAuthorsKeywords

Article

Issue:2025 №2 (90)
Section:Economics of enterprise
UDK:330.341.1
DOI:https://doi.org/10.33271/ebdut/90.185
Article language:English
Pages:185-194
Title:Predictive monitoring of business processes within the framework of digital economy development
Author:Mshvidobadze T. I., Gori State University
Annotation:Methods. In this paper, we present an approach to analyze such event logs in order to predictively monitor business constraints during business process execution. At any point during an execution of a process, the user can define business constraints in the form of linear temporal logic rules. The framework defines the input data values that are more or less likely to meet each business constraint. The approach has been implemented in the ProM process mining toolset. Results. The results show that this model can provide competitive classification performance, create highly interpretable models, and effectively reduce data preparation efforts. The calculation of the information gain coefficient criteria is performed and shown in the algorithm using the appropriate equations and a recursive function. In this paper, we describe J48SS, a new decision tree inducer based on the C4.5 algorithm. The algorithm is experimentally validated on a real business speech analytics setting. J48SS is shown to effectively reduce the data preparation effort, and the use of binary splits shows that the tree grows fully. Future work could be devoted to investigating ensembles of J48 trees and applying the proposed algorithm to a corresponding database, where all types of supported attributes naturally arise. Also, a future research direction could be to extend the model to deal with temporal logic formulas. Such a formulation would allow the decision tree to take into account relationships between the values of different attributes, instead of looking at each of them individually. Novelty. This paper presents J48SS, a new decision tree learner that can blend static, sequential, and time-series data for classification purposes. The new algorithm is based on the popular C4.5 decision tree learner and relies on the concepts of frequent pattern extraction and timeseries formula generation. A framework for predictive business process monitoring is shown. Practical value. In this article, we propose implementation of the MapReduce C4.5 algorithm. Empirical results indicate that the implementation of the algorithm demonstrates both time efficiency and scalability. 
Keywords:Digital economy, Business process modeling, Process monitoring, C4.5 algorithm
File of the article:EV20252_185-194.pdf
Literature:
  • 1. Anand, M. (2019). Analytics: Fueling The Digital Economy. Digitalist magazine. Retrieved from https://www.digitalistmag.com/future-of-work/2017/02/06/analytics-fueling-digital-economy-pp.45-60.
  • 2. Aalst, W.M.P., Pesic, M., & Song, M. (2019). Beyond process mining: From the past to present and future. In: Pernici, B. (ed.) CAiSE 2010. LNCS, vol. 6051, pp. 38-52. Springer, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-13094-6_5
  • 3. Brynjolfsson, E., & Kahin, B. (2000). Introduction, in Understanding the Digital Economy. / E. Brynjolfsson, B. Kahin (eds). Cambridge: MIT Press. pp. 1-10.
  • 4. Bowyer, J., Hal,l L., Moore, T., Chawla, N., and Kegelmeyer, W. (2000). A parallel decision tree builder for mining very large visualization datasets. Proceedings from MIIM ‘2000: IEEE International Conference «Systems, Man, and Cybernetics», vol. 3, pp. 188-189.
  • 5. Bukht, R., & Hicks, R. (2018). Definition, concept and measurement of the digital economy. Bulle- tin of international organizations. V. 13, № 2, pp. 143-172. https://doi.org/10.17323/1996-7845-2018-02-07
  • 6. Baruque, B., & Corchado, E. (2019). Fusion methods for unsupervised learning, ensembles, (Vol. 322). Berlin, Germany: Springer. P. 87.
  • 7. Conforti, R., de Leoni, M., La Rosa, M., & van der Aalst, W.M.P. (2013). Supporting risk-informed decisions during business process execution. In: Salinesi, C., Norrie, M.C., Pastor, O. (eds.) CAiSE 2013. LNCS, vol. 7908, pp. 116-132. Springer, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-38709-8_8
  • 8. Dahlman, C., Mealy, S., Wermelinger, M. (2016). Harnessing the Digital Economy for Developing Countries. Paris: OECD. Retrieved from http://www.oecdilibrary.org/docserver/download/4adffb24-en.pdf
  • 9. Donadello, I., Francescomarino, Ch., Magg, F., Ricci, F., & Shikhizada, A. (2023). Outcome-Oriented Prescriptive Process Monitoring based on Temporal Logic Patterns. Engineering Applications of Artificial Intelligence, Volume 126, Part B, Elsevier, pp. 28-35. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106899
  • 10. Data Age 2025. The Digitization of the World. Seagate. Retrieved from https://www.seagate.com/ru/ru/our-story/data-age-2025/
  • 11. Digital Globalization: The New Era of Global Flows. New York, NY: McKinsey Global Institute. Retrieved from mode: https://www.mckinsey.de/sites/mck_files/files/mgi_digital_globalization.pdf;
  • 12. Fournier,-Viger, P., Gomariz, A., Šebek, M., & Hlosta, M. (2014). VGEN: Fast Vertical Mining of Sequential Generator Patterns. In Proceedings from MIIM ’14: Sixteenth International Conference «Data Warehousing and Knowledge Discovery», Munich, Germany, (1-5 September, 2014). (pp. 476-488).
  • 13. Geissbauer, R., Vedso, J., & Schrauf, S. (2016). Industry 4.0: Building the Digital Enterprise. London: Pwc. Retrieved from https://www.pwc.com/gx/en/industries/industries-4.0/landing-page/industry-4.0-building-yourdigital-enterprise-april-2016.pdf
  • 14. Howe, J., Costanzo, M., Fey, P., Gojobor, T.i, Hannic, L.k, & Rhee, S. (2008). Big data: The future of biocuration. Nature, vol. 455, no.7209, pp. 47-50.
  • 15. Kang, B., Kim, D., & Kang, S.H. (2012). Real-time business process monitoring method for prediction of abnormal termination using knni-based lof prediction. Expert Syst. P.120.
  • 16. Lo, D., Cheng, H. (2011). Lucia: Mining closed discriminative dyadic sequential patterns. In: Proc. of EDBT, (pp. 21-32). Springer. https://doi.org/10.1145/1951365.1951371
  • 17. Manyika, J. et al. (2016). Digital Globalization: The New Era of Global Flows. New York, NY: McKinsey Global Institute. Retrieved from https://www.mckinsey.de/sites/mck_files/files/mgi_digital_globalization.pdf (pp. 41-47).
  • 18. OECD (2016). Measuring GDP in a Digitalised Economy. Paris. Retrieved from www.oecd.org/dev/Measuring-GDP-in-a-digitalised-economy.pdf
  • 19. Pesic, M., Schonenberg, H., van der Aalst, W.M.P. (2019). Declare: Full support for loosely structured processes. Proceedings from MIIM ‘19: EDOC, pp. 287-300.
  • 20. Panigrahi, R., & Borah, S. (2018). Rank Allocation to J48 Group of Decision Tree Classifiers using Binary and Multiclass Intrusion Detection Datasets. Procedia Computer Science, Volume 132, pp. 323-332.
  • 21. Pika, A., van der Aalst, W.M.P., Fidge, C.J., ter Hofstede, A.H.M., & Wynn, M.T. (2013). Predicting deadline transgressions using event logs. In: La Rosa, M., Soffer, P. (eds.) BPM Workshops 2012. LNBIP, vol. 132, pp. 211-216. Springer, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-36285-9_22
  • 22. Quinlan, J. (1993). C4.5: Programs for Machine Learning. M. Kaufmann Publishers Inc, p. 37.
  • 23. Quinlan, J., (1996). Improved use of continuous attributes in C4.5. ArXiv preprint cs/9603103, pp. 78-82. https://doi.org/10.1613/jair.279
  • 24. Suriadi, S., Ouyang, C., van der Aalst, W.M.P., & der Hofstede, A.H.M. (2013). Root cause analysis with enriched process logs. In: La Rosa, M., Soffer, P. (eds.) BPM Workshops. Lecture Notes in Business Information Processing, vol. 132, pp. 174-186. Springer, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-36285-9_18
  • 25. Westergaard. M., & Maggi, F.M. (2011). Modeling and verification of a protocol for operational support using coloured petri nets. In: Kristensen, L.M., Petrucci, L. (eds.) PETRI NETS 2011. LNCS, vol. 6709, pp. 169-188. Springer, Heidelberg.
  • 26. Wolf, F., Brunk J., Becker J. (2021). A Framework of Business Process Monitoring and Prediction Techniques, Springer International Publishing, pp. 43-47. https://doi.org/10.1007/978-3-030-86797-3_47
  • 27. Wil M.P. van der Aalst (2022). Process Mining: A 360 Degree Overview, Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-08848-3_1
  • 28. Xu,M, wang, J., & Chen, T. (2006). Improved decision tree algorithm: ID3+, intelligent computing in signal. Processing and pattern recognition, Vol. 345, pp. 141-149.

Chief Editor

Makurin, А.А., Doctor of Economics, Professor at the Department of International Relations and Audit, NTU «Dnipro Polytechnic»


Deputy Chief Editors:

Vagonova O. G., Doctor of Economics, Head at the Department of Applied Economics, Entrepreneurship and Public Administration, NTU «Dnipro Polytechnic»

Amosha O. I., Academician of the Academy of Sciences of Ukraine, Doctor of Economics, Director of the Institute of Industrial Economics of the National Academy of Sciences of Ukraine.



Head of editorial board

Shvets V. Ya., Doctor of Economics, Head of Management Department, NTU «Dnipro Polytechnic»



Editorial counsel:

Bardas A. V., d.е.s.; Bezuhla L.S., d.е.s.; Bieloborodova M.V., PhD; Bondarenko L.A., PhD; Boichenko M.V., d.е.s.; Bulieiev I.P., d.е.s., Gerasymenko А.H., d.е.s.; Gerasymenko T.V., PhD; Hryhorenko I.V., PhD; Dobrianskа N.А., d.е.s.; Yermoshkina O.V., d.е.s.; Zaloznova Yu.S., d.е.s.; Ivanova M. I., d.е.s.; Kasian S.Ya., PhD; Korneev V.V., d.е.s.; Krasovska O.Yu., d.е.s.; Litvinenko N.I., d.е.s.; Makurin, А.А., d.е.s.; Pavlova V.А., d.е.s.; Pashkevich M.S., d.е.s.; Pylypenko H. M., d.е.s.; Pylypenko Yu.I., d.е.s.; Prushkivska E. V., d.е.s.; Slavkova А.А., PhD; Smіesova V.L., d.е.s.; Tereshchenko E.Yu., PhD; Trifonova O.V., d.е.s.; Usatenko, O.V, d.е.s.; Shvets V.Ya., d.е.s.; Shynkarenko N. V., PhD; Churikanova О.Yu., d.е.s.; Yakуmenko-Tereshchenko, N.V., d.е.s.

International editorial counsel:

Dariusz S. (AGH University of Krakow, Poland), Koshebayeva G. (Karaganda State Technical University, Kazakhstan), Rosak-Szyrocka J. (Chestohova University of Technology, Poland), Sichinava А. (Georgian Technical University, Georgia), Taras V. (University of South Carolina, Greensboro, USA), Jurevičienė D. (Vilnius Gediminas Technical University, Lietuvos Respublika).


Senior editor: Cherchenko N. А.

Language editor: Isakova M. L.

Technical editor: Litvinov Yu.I.

Air Jordan 11 For Sale
nike lunar forever 2 mens cheap shoes sale store

Please, note the following instructions to submit your full papers to the journal: the journal will consider previously unpublished papers in Ukrainian or English languages that should relate to the theoretical and practical profile and follow the guidelines:

1. The paper limit is 8–12 pages (single-spaced type), to be submitted electronically via e-mail.

2. For authors with no Dr. Sc. degree in Economics the paper will be submitted with a review by a Dr. Sc. in Economics to justify its novelty and practical value.

3. Each paper must accompany a completed corresponding author form which includes author’s Surname, Name and Patronymic, scientific degree, academic title, work place, position, business and home postal addresses, phone and fax number, e-mail address. Also include the office of Nova Poshta, for the copy of the Bulletin issue with the author’s publication to be sent to.

4. In case the author (authors) wish to get additional copies of the issue, this should be noted separately in the author form.

Article layout

The article starts with UDC index (left aligned, no indentation)

Next line (no line skip) is the title of the article (in capital letters, full page format).

After a line skip are the author’s initials and surname, scientific degree, academic title, place of work or study, address (comma separated). Full page format.

After a line skip is the abstract (1800 characters) in the language of the article. Abstract contains information about specific scientific results obtained in the course of the study, the level of their novelty, propositions concerning their solutions and practical value of the obtained results. In the next line (no indentation) are keywords (10-12 words) in full page format.

After a line skip is the main text (two columns format) which includes the following parts:

problem statement in general and its correlation with important scientific or practical tasks;

analysis of recent papers containing the solution of the above problem for the authors to ground their research (references are required), determination of previously unsolved parts of a general problem discussed in the article;

aim of the article (statement of purpose);

materials and methods of the research with full justification of the received scientific results;

conclusions of the research and perspectives for further scientific development in the sphere.

After a line skip is References (two column format). Bibliographic description is done according to GOST DSTU 7.1:2006 “The system of standards on information, library and publishing service. Bibliographic entry. Bibliographic description. General requirements and rules of composition” (State Commission for Academic Degrees and Titles of Ukraine Bulletin, #3, 2008).

After a line skip are abstracts (1800 characters each) in English languages with keywords in the appropriate language (6-10 words), full page format. Abstracts start with the title of the article (full page format, capitalized), author’s initials and surname, scientific degree, academic title, place of work or study in italics, full page format.

Guidelines:

  • title: Times New Roman – 12 pt, bold, capitalized;
  • subheading: Times New Roman – 12 pt, bold;
  • author’s initials and surname, degree, title, place of work or study, E-mail – 12 pt, italics;
  • main text, UDC – 12 pt;
  • abstracts, keywords – 12 pt;
  • references – 10 pt.

2.5 сm upper and lower margin, 2.0 сm left and right margin, two column format for the main text and references, 0.7 cm between columns. Paragraph indentation – 1.0 cm, single spacing.

Style and format

Formulas are printed in Equation Editor (MathType v. 4–5). Figures in the paper must be included as Microsoft Word object, grouped in a separate window created as “text box” or “Word picture”. Figures must be gray shade or pattern fill. Graphs are accepted in Microsoft Excel or standard graphics editors (Corel Draw, Adobe Illustrator) inserted in the text as objects. If graphic editors are used, the figure can be submitted as separate files linked to the text. Raster graphic objects must be submitted in uncompressed TIFF format with resolution 300 dpi or higher. Images must not be compressed into JPEG or GIF format, as quality loss is inevitable. Schemes with text can be done in the above graphic editors or Microsoft Word, in the latter case every window must be done as text box connected with other boxes by lines or arrows and then grouped. Font size in figures must be 10pt or bigger. Captions should be grouped with figures, font size – 12 pt.

The Bulletin has publication fees of 900 UAH regardless of the number of pages in the article. Additionally, 140 UAH is charged for DOI prefix..

The article is reviewed within two weeks.

The journal is published on: January 30th, March 30th, June 30th, September 30th.

『アディダス』に分類された記事一覧