【摘 要】
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流程挖掘技术是业务流程领域与数据挖掘技术的结合产物。目前流程挖掘的研究主要关注业务流程的预测方向。而业务流程的预测的主要关注点有:预测业务流程的下一时刻活动,预测业务流程中运行案例的未来路径,预测业务流程运行的剩余周期时间,预测业务流程执行结果以及预测业务流程执行结束后的性能。本文主要提出预测流程结果、预测流程下一时刻活动与时间、预测流程后续时刻事件活动与时间的预测方法并包装成预测模块,最后将预测
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流程挖掘技术是业务流程领域与数据挖掘技术的结合产物。目前流程挖掘的研究主要关注业务流程的预测方向。而业务流程的预测的主要关注点有:预测业务流程的下一时刻活动,预测业务流程中运行案例的未来路径,预测业务流程运行的剩余周期时间,预测业务流程执行结果以及预测业务流程执行结束后的性能。本文主要提出预测流程结果、预测流程下一时刻活动与时间、预测流程后续时刻事件活动与时间的预测方法并包装成预测模块,最后将预测模块应用到实际场景中,构建出业务流程监控与预测的原型系统。本文针对三个预测任务提出了两个预测模型。一个预测模型是用来预测流程结果的模型,本文提出了利用深度学习中序列处理网络LSTM算法模型去预测流程结果的方法,此方法旨在将流程结果的预测问题与自然语言处理方向相结合,提供一个新的解决思路。另一个预测模型则是用来预测事件活动与时间相关任务的模型,此预测模型将本文研究的预测流程下一时刻活动与时间、预测流程后续时刻事件活动与时间(即剩余周期时间)两个预测任务利用一个预测模型实现。本文提出了利用自然语言处理中的GRU网络结构、双向循环网络结构、Word2vec技术以及Attention机制进行预测的方法,此方法旨在多个自然语言处理中的新技术中找到适合业务流程预测任务的技术。在深入研究三个预测任务的预测方法之后,本文利用实现的预测方法构建出业务流程监控与预测的原型系统。此原型系统主要对正在执行的业务流程得到其运行状态的监控信息,并可以对其进行流程结果、活动与时间的预测,此系统旨在让使用者实时监控业务流程运行状态并通过预测其后续及时优化流程。
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