支持增量日志的业务流程剩余时间预测方法

来源：计算机集成制造系统杂志2024年第11期北京时间：

作者：郭娜, 刘聪, 李彩虹, 刘文娟, 高庆鑫, 曾庆田

单位：1.山东理工大学电气与电子工程学院2.山东理工大学计算机科学与技术学院3.山东科技大学计算机科学与工程学院

摘要：流程预测性监控通过对业务流程及其属性的预测,预防运行中的实例未来可能会面临的风险,从而及时干预流程。流程剩余时间预测是避免业务超时风险的一项预测任务,然而业务执行是动态的过程,可能会随时间或业务规模的增长而发生变化。这就要求预测模型能够持续更新以捕捉这些变化,同时要有足够的输入信息来区分变化前后的差异,并且预测模型应具有充分的拟合与泛化能力。针对上述问题,本文提出支持增量日志的流程剩余时间预测框架。具体而言,提出特征自选取策略,构建多特征预测模型,丰富预测任务的已知信息,将所得特征组合作为模型输入,提高预测模型的拟合能力。然后,将定期和定量作为模型更新的判断依据,提出定期更新、定量更新和综合更新3种增量更新机制。最后,基于6个真实事件日志,实现了3种不同的预测模型,模拟了增量更新过程。实验结果验证了本文所提方法的有效性,提高了流程剩余时间预测的准确率。

关键词：预测性监控,剩余时间,增量更新,特征选择,多特征预测

基金资助：国家自然科学基金资助项目(62472264,52374221);山东省泰山学者工程专项基金资助项目(tsqn201909109,ts20190936);山东省自然科学基金优秀青年基金资助项目(ZR2021YQ45);山东省自然科学基金资助项目(ZR2023MF015);山东省高等学校青创科技计划创新团队资助项目(2021KJ031)。