基于机器学习的流程异常预测方法.pdf

基于机器学习的流程异常预测方法.pdf 机器学习在流程异常预测中的应用 在 recent years, 工作流技术 (Workflow Technology) has been widely used in various industries, such as telecommunications, manufacturing, finance, and office automation. 通过工作流技术实现的业务流程管理可以协调多种资源执行生产工作或服务, 为客户产生价值. 然而, 在业务流程执行的过程中, 可能会发生异常情况, 阻止其按照预定的方式执行, 给业务流程的目标带来风险. 什么是流程异常预测？ 流程异常预测是指在业务流程执行的过程中, 通过实时监控和分析流程执行的日志记录和活动执行时间信息, 预测和检测可能的异常情况, 从而避免或减少异常对业务流程的影响. 基于机器学习的异常检测方法 本文提出了一种基于机器学习方法的异常检测方法, 通过挖掘流程执行的日志记录和活动执行时间信息, 实时预测业务流程中的超期异常和流程行为异常. 将机器学习算法应用于流程异常预测, 可以提高检测异常的准确性和实时性. 机器学习算法在流程异常预测中的应用 机器学习算法在流程异常预测中的应用可以分为两类：一类是基于日志记录的异常检测方法, 通过分析流程执行的日志记录, 发现异常情况；另一类是基于活动执行时间信息的异常检测方法, 通过分析流程执行的活动执行时间信息, 发现异常情况. 实验结果 通过在公开数据集上的实验表明, 所提算法能有效地找出潜在超期异常的流程, 以及行为异常的流程. 结果显示, 基于机器学习的异常检测方法可以提高流程异常预测的准确性和实时性. 结论 基于机器学习的流程异常预测方法可以实时预测和检测业务流程中的异常情况, 从而避免或减少异常对业务流程的影响. 该方法可以广泛应用于各行各业, 提高业务流程的效率和质量. 关键词 业务流程; 异常检测; 机器学习; 日志记录; 工作流