在小事件日志上评估预测性业务流程监控方法
人工智能
2021-04-21 v2
摘要
预测性业务流程监控关注于在运行时预测一个正在运行的流程实例将如何展开直至其完成。大多数所提方法依赖于大量不同的机器学习（ML）技术。近年来发表了众多此类方法的比较研究、综述和基准测试，并揭示它们可成功应用于不同的预测目标。ML 技术需要有质和量均充分的数据集。然而，在业务流程管理（BPM）中有许多情况仅有数量上不充分的数据集可用。BPM 中数据不充分的问题仍被忽视。因此，现有的比较研究或基准测试均未考察预测性业务流程监控技术在小型数据集环境中的性能。本文开发了一个用于比较现有方法对小数据集适用性的评估框架，并示例性地应用于预测性业务流程监控中的最先进方法。
引用
@article{arxiv.2104.00362,
title = {Evaluating Predictive Business Process Monitoring Approaches on Small Event Logs},
author = {Martin Käppel and Stefan Jablonski and Stefan Schönig},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.00362},
year = {2021}
}