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基于深度学习的融合流程多视角行为分析:预测业务流程监控 被引量：1
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作者 袁永旺 方贤文 卢可 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期1790-1796,共7页
预测性业务流程监控(PBPM)是业务流程管理(BPM)中的一个重要研究领域,旨在准确预测未来的行为事件。目前,PBPM研究中广泛引用了深度学习方法,但大多数方法只考虑单一的事件-控制流视角,无法将属性-数据流视角与之结合进行流程预测。针... 预测性业务流程监控(PBPM)是业务流程管理(BPM)中的一个重要研究领域,旨在准确预测未来的行为事件。目前,PBPM研究中广泛引用了深度学习方法,但大多数方法只考虑单一的事件-控制流视角,无法将属性-数据流视角与之结合进行流程预测。针对这一问题,提出了一种基于双层BERT神经网络和融合流程多视角行为分析方法(简称FMP框架)。首先,基于第一层BERT学习属性-数据流信息;接着,基于第二层BERT学习事件-行为控制流信息;最后,通过FMP框架融合数据流和控制流实现多维视角流程预测。在真实的事件日志中的实验结果表明,相比其他研究方法,基于FPM框架预测下一个事件的活动精度更高。这证明融合流程多视角的FMP框架能够更全面、更深层次地分析复杂的流程行为,并提高预测的性能。 展开更多
关键词 业务流程管理 业务流程预测监控 深度学习 注意力机制 数据流视角 控制流视角
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基于BERT的多视角事件日志修复
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作者 张振虎 王丽丽 袁永旺 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期515-520,共6页
在业务流程执行过程中,由于信息系统故障或者人工记录出错等问题导致事件日志中数据的丢失,从而产生缺失的事件日志,使用这种缺失日志会严重影响业务流程分析结果的质量。针对这种缺失日志的修复问题,现有研究大部分仅从数据视角或者行... 在业务流程执行过程中,由于信息系统故障或者人工记录出错等问题导致事件日志中数据的丢失,从而产生缺失的事件日志,使用这种缺失日志会严重影响业务流程分析结果的质量。针对这种缺失日志的修复问题,现有研究大部分仅从数据视角或者行为视角进行展开,很少从数据和行为相融合的视角开展事件日志的修复工作。提出了一种基于BERT模型的多视角事件日志修复方法。该方法利用双层BERT模型,从数据和行为融合的视角训练模型,通过BERT模型的预训练任务((masked attribute model,MAM)和(masked event model,MEM))以及Transformer编码块的注意力机制捕获输入属性的双向语义信息和长期依赖关系,使用微调策略进行模型训练,以预测的形式修复事件日志中的缺失值。最后,通过公开可用的数据集进行评估分析,结果表明,该方法在修复事件日志方面表现良好。 展开更多
关键词 缺失日志 数据和行为融合 多视角修复 双层BERT 微调策略
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