基于深度迁移学习的业务流程实例剩余执行时间预测方法

刘彤; 倪维健; 孙宇健; 曾庆田

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基于深度迁移学习的业务流程实例剩余执行时间预测方法

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摘要

【目的】预测正在执行中的业务流程实例的剩余执行时间,为业务流程优化提供决策支持。【方法】提出一个业务流程实例剩余执行时间预测的深度迁移学习框架,该框架使用多层循环神经网络构建预测模型,并设计事件表示学习方法为神经网络提供预训练输入。【结果】在5个公开真实数据集上进行实验,结果表明本文方法与现有最优的基于流程模型和深度学习的方法相比,预测误差平均降低约11%。【局限】本文方法可解释性较差,这在一定程度上制约其现实应用场景。【结论】本文提出的深度迁移学习框架和事件表示学习方法能有效提升业务流程实例剩余执行时间预测的准确性。

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来源
《数据分析与知识发现》 |2020年第2期|P.134-142|共9页
作者
刘彤; 倪维健; 孙宇健; 曾庆田;
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作者单位

山东科技大学计算机科学与工程学院青岛266510;

山东科技大学计算机科学与工程学院青岛266510;

山东科技大学计算机科学与工程学院青岛266510;

山东科技大学计算机科学与工程学院青岛266510;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
剩余执行时间预测; 业务流程实例; 深度学习; 迁移学习;

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