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基于双层机器学习的业务流程剩余时间预测

Business Process Remaining Time Prediction Based on Two-Layer Machine Learning

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近年来,流程挖掘技术不再局限于对事件日志的线下分析以实现对流程模型的改进,而更加关注如何为业务流程的优化提供在线支持.其中业务流程剩余执行时间的预测监控是流程挖掘中的关键研究问题,它能为相关者提供及时的预测信息,进而采取有效措施以减少流程执行风险(例如超过时间限制).当前剩余时间预测的研究仅考虑单个流程实例的内部属性,而忽略了多个实例共同执行对剩余执行时间所产生的竞争影响.为此,本文考虑多实例间的资源竞争,并将其作为预测的主要输入属性之一.此外,本文还通过分析历史事件日志选择出一些对当前流程实例执行时间有重大影响的关键活动,并将其也作为预测的输入属性之一.同时,为提高预测模型的精度和在复杂应用场景中的适应性,本文利用堆叠技术将XGBoost模型和LightGBM模型进行融合,构建出双层混合预测模型来完成对业务流程剩余时间的预测.在四个真实数据集上的实验表明,考虑了实例间属性以及关键活动属性的混合预测模型在平均绝对误差上比LSTM和XGBoost方法分别降低了11.6％和15.8％.

孙笑笑、侯文杰、应钰柯、俞东进

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杭州电子科技大学计算机学院 杭州 310018

复杂系统建模与仿真教育部重点实验室 杭州 310018

中国计算机学会(CCF)

流程挖掘 流程剩余时间预测 机器学习 资源竞争 融合模型

本课题得到国家自然科学基金浙江省自然科学基金浙江省重点研发资助项目浙江省重点研发资助项目

61472112LQ20F0200172020C011652017C01010

2021

10.11897/SP.J.1016.2021.02283

计算机学报
中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所

计算机学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：3.18
ISSN：0254-4164
年,卷(期)：2021.44(11)
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