排序已知事件日志中前K个最可能实现方式
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2024-10-02 v1 机器学习
摘要
各种不确定性可出现在事件日志中，例如由于记录错误、数据质量问题，或使用概率模型进行活动识别。已知概率的事件日志通过编码多个可能的实现方式来透明化这些不确定性。然而，已知事件日志所编码的实现方式数量随日志大小呈指数增长，使得即使对于中等大小的事件日志也无法进行完整探索。因此，本文文献中提出仅考虑前K个最可能的实现方式。本文实现了一个在事件独立情况下下计算事件日志前K个实现方式排名的高效算法，其时间复杂度为 O(Kn)，其中 n 为日志中不确定事件的数量。该算法用于检验前K个实现方式排名相对于单一最可能实现方式（top-1）解释在已知概率事件日志中的效用。具体而言，我们分析了前K个排名在输入数据不同属性下的有用性。我们表明，前K个排名的效用取决于输入事件日志的长度以及事件概率的分布。结果表明，前K个排名有潜力用于增强不确定性感知的过程挖掘技术。
引用
@article{arxiv.2410.00067,
title = {Ranking the Top-K Realizations of Stochastically Known Event Logs},
author = {Arvid Lepsien and Marco Pegoraro and Frederik Fonger and Dominic Langhammer and Milda Aleknonytė-Resch and Agnes Koschmider},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.00067},
year = {2024}
}