Förutsägbara metoder för övervakning av affärsprocesser utnyttjar loggar av avslutade fall av en process för att göra förutsägelser om att köra fall därav. Befintliga metoder i detta utrymme är skräddarsydda för specifika förutsägelser. Dessutom är deras relativa noggrannhet mycket känslig för de data som finns till hands, vilket kräver att användarna engagerar sig i test-andror och stämning när de tillämpar dem i en viss miljö. Detta papper undersöker Long Short-Term Memory (LSTM) neurala nätverk som ett tillvägagångssätt för att bygga konsekvent korrekta modeller för ett brett spektrum av prediktiva processövervakning uppgifter. För det första visar vi att LSTM:er överträffar befintliga tekniker för att förutsäga nästa händelse av ett löpande fall och dess tidsstämpel. Därefter visar vi hur man använder modeller för att förutsäga nästa uppgift för att förutsäga den fullständiga fortsättningen av ett löpande fall. Slutligen tillämpar vi samma metod för att förutsäga den återstående tiden, och visar att detta tillvägagångssätt överträffar befintliga skräddarsydda metoder.
Författarna till REF presenterar ett djupt lärande för att förutsäga tidsstämpeln för nästa händelse och använda den för att förutsäga återstående cykeltid.
Predictive Business Process Monitoring with LSTM Neural Networks
{'venue': 'Lecture Notes in Computer Science, 10253 (2017) 477-492', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}