计算机集成制造系统2024,Vol.30Issue(7) :2431-2443.DOI:10.13196/j.cims.2021.0910

编码方式对业务流程剩余时间预测影响评估

Empirical evaluation of encoding in business process remaining time prediction

徐兴荣 刘聪 郭娜 李婷 陆婷 闻立杰 曾庆田 任崇广
计算机集成制造系统2024,Vol.30Issue(7) :2431-2443.DOI:10.13196/j.cims.2021.0910

编码方式对业务流程剩余时间预测影响评估

Empirical evaluation of encoding in business process remaining time prediction

徐兴荣 1刘聪 1郭娜 2李婷 2陆婷 2闻立杰 3曾庆田 4任崇广2
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作者信息

  • 1. 山东理工大学计算机科学与技术学院,山东 淄博 255000;同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室,上海 201804
  • 2. 山东理工大学计算机科学与技术学院,山东 淄博 255000
  • 3. 清华大学软件学院,北京 100084
  • 4. 山东科技大学计算机科学与工程学院,山东 青岛 266590
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摘要

合理的事件编码方式有助于提升业务流程剩余时间预测效果,为此,有针对性地设计出5种事件编码方式.首先,抽取业务流程包含的全部事件,并利用事件编码方式对获取的事件进行编码.其次,根据业务流程序列性的特点,构建不同类型的剩余时间预测模型,同时将事件编码向量作为预测模型的输入,从而评估事件编码方式对业务流程剩余时间预测的影响.在8个公开事件日志数据集上进行实验,结果表明GloVe事件编码方式在提高业务流程剩余时间预测效果上是最有效的.该实验结果可帮助研究者和从业者选择最合适的事件编码方式以实现最佳剩余时间预测效果.

Abstract

A reasonable encoding technique can greatly improve the accuracy of remaining time prediction.Therefore,five types of event encoding techniques were designed.All the events contained in the business process were extrac-ted,and the event encoding techniques was used to encode the events.According to the sequential characteristics of business processes,different types of remaining time prediction models were constructed,and the event encoding vector was used as the input of the prediction model,so as to evaluate the impact of event encoding methods on the remaining time prediction.Experiments on eight public event logs demonstrated that the GloVe encoding technique achieved the best accuracy compared to other techniques in terms of process remaining time prediction.The obtained experiment results provided valuable insights and guidance to researchers and practitioners to choose the most appro-priate event encoding technique to achieve the best remaining time prediction accuracy.

关键词

业务流程/剩余时间预测/深度学习/事件编码方式

Key words

business process/remaining time prediction/deep learning/event encoding techniques

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基金项目

国家自然科学基金资助项目(61902222)

山东省泰山学者工程专项基金资助项目(ts20190936)

山东省泰山学者工程专项基金资助项目(tsqn201909109)

山东省自然科学基金优秀青年基金资助项目(ZR2021YQ45)

山东省高等学校青创科技计划创新团队资助项目(2021KJ031)

嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学)开放基金资助项目(ESSCKF2021-06)

出版年

2024
计算机集成制造系统
中国兵器工业集团第210研究所

计算机集成制造系统

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:1.092
ISSN:1006-5911
参考文献量36
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