关于下一活动预测中泛化问题的探讨
机器学习
2023-09-19 v1 操作系统
摘要
下一活动预测旨在预测正在运行的流程实例的未来行为。该领域近期出版物主要采用深度学习技术，并使用公开可用的事件日志评估其预测性能。本文给出的经验证据对当前这些评估方法的有效性提出质疑。我们表明，在所有常用事件日志中均存在大量的样例泄漏，以至于相当简单的预测方法几乎与利用深度学习的方法表现一样好。我们进一步主张，设计稳健的评估需要对下一活动预测主题、特别是对新数据的泛化概念进行更深入的概念性探讨。为此，我们提出多种需要不同类型泛化的预测场景，以指导未来研究。
引用
@article{arxiv.2309.09618,
title = {A Discussion on Generalization in Next-Activity Prediction},
author = {Luka Abb and Peter Pfeiffer and Peter Fettke and Jana-Rebecca Rehse},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.09618},
year = {2023}
}
备注
Pre-print, published at the AI4BPM workshop at BPM 2023