基于频繁活动集序列编码业务过程预测性监控

黄晓芙¹, 曹健¹, 谭煜东²

1. 上海交通大学 计算机科学与工程系, 上海 200240;
2. 携程(上海)计算机技术有限公司, 上海 200233

收稿日期:2018-11-12出版日期:2019-08-28发布日期:2019-08-26
通讯作者:曹健(1972-),男,教授,博士生导师,E-mail:cao-jian@sjtu.edu.cn.E-mail:cao-jian@sjtu.edu.cn
作者简介:黄晓芙(1994-),女,硕士生.
基金资助:国家重点研发计划项目（2018YFB1003800）

Business Process Predictive Monitoring Based on Sequence Encoding of Frequent Activity Sets

HUANG Xiao-fu¹, CAO Jian¹, TAN Yu-dong²

1. Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China;
2. Ctrip Computer Technology(Shanghai) Company Limited, Shanghai 200233, China

Received:2018-11-12Online:2019-08-28Published:2019-08-26


Supported by:

摘要/Abstract

摘要： 业务流程预测性监控是过程管理的重要内容，已有的研究大部分是基于显式的工作流模型进行预测.但是在实际应用中，企业可能并没有对整个过程实施端到端的工作流建模和管理，或者由于权限原因只能够获得部分执行日志，难以基于完整的业务流程模型进行预测，对此，提出了一种基于频繁活动集的序列编码处理日志中的低频活动，并通过搜寻历史相似数据进行预测的方法.该方法能够随着日志的更新适应由于概念漂移导致的模型改变.在真实的数据集上进行的实验结果验证了算法的有效性.
中图分类号:
TN311.52

引用本文

黄晓芙, 曹健, 谭煜东. 基于频繁活动集序列编码业务过程预测性监控[J]. 北京邮电大学学报, 2019, 42(4): 1-7.
HUANG Xiao-fu, CAO Jian, TAN Yu-dong. Business Process Predictive Monitoring Based on Sequence Encoding of Frequent Activity Sets[J]. JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOM, 2019, 42(4): 1-7.





PDF全文下载地址:

https://journal.bupt.edu.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=3374