Jul, 2023

自动解决处方业务流程监控中预测准确性和及时性之间的权衡

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TL;DR本文研究了预谋性业务过程监控中的预测准确性和预测时间的权衡问题，并对比了主要可选方案，以得出初始建议。
发现论文，激发创造
  • 基于聚类的预测性过程监控

    提出了一个基于事件日志的预测性流程监控框架，在运行中的案例中，通过将其映射到群集并应用相应的分类器，估计一个给定谓词在完成时将被满足的概率，该框架已在 ProM 工具集上实现并在一家大型医院的癌症治疗日志上验证。

    Jun, 2015

  • 基于告警的处方式过程监控

    本文提出了扩展预测性流程监控方法的实用性流程监控框架，该框架在预测性监控的基础上引入了警报、干预、补偿和缓解影响等概念，并且具有可参数化的成本模型来评估在特定情况下应用实用性流程监控的成本效益权衡。作者还概述了一个优化警报生成的方法，并使用一系列真实事件日志进行了实证评估。

    Mar, 2018

  • 自信干预：业务流程的符合规范处方监测

    该研究提出了一种利用可信度预测方法来增强运行时介入决策的新方法，实证结果表明，这种方法在资源受限条件下可以提高迎合预测值的介入策略的效益。

    Dec, 2022

  • 业务流程的预测监控

    本文介绍了一种分析事件日志的方法，以在商业流程执行期间预测性地监视业务目标。该方法可在 ProM 流程挖掘工具套件中实现，并验证了其在大型医院癌症患者治疗日志方面的有效性。

    Dec, 2013

  • 预测业务流程监控的反事实解释

    LORELEY 是一个可解释的 AI 技术，在预测业务流程监控中提供了可接受的对事实解释以及对事实的否定解释，根据业务流程监控中的控制流约束生成了逼近预测模型并且生成逼真的反事实解释。

    Feb, 2022

  • 何时干预？资源受限和不确定性下的规定性过程监控

    本研究提出了一种基于预测得分、预测不确定性和干预因果效应来过滤和排名进行中案例的规定性流程监测方法，以最大化利益函数触发干预，考虑可用资源，在真实事件日志的评估中表现出比现有基线更好的总利益。

    Jun, 2022

  • 从时间数据中学习行动，推荐最佳策略

    本文提出了一个基于强化学习的方法来学习，通过观察过去的执行来推荐最佳活动以优化感兴趣的 KPI，首先通过学习特定 KPI 的马尔可夫决策过程，然后使用 RL 训练来学习最优策略，该方法通过在真实和合成数据集上的验证，并与异策略深度 RL 方法进行比较，表明了我们方法与深度 RL 方法相比，具有同等或更好优势，从而为利用白盒 RL 技术的场景提供了贡献，其中仅有时间执行数据可用。

    Mar, 2023

  • 基于时间逻辑模式的面向结果的处方式过程监控

    提出了一种基于结果导向的 Prescriptive Process Monitoring 系统，该系统使用线性时间逻辑来定义活动之间的时间关系，通过训练机器学习分类器来预测目标结果，并在运行时返回最显著的时间模式。

    Nov, 2022

  • 基于规范的预测性业务流程监控

    该论文引入了一种用于指定预测任务并自动创建相应预测模型的规范语言，以应对不同业务领域的预测需求，并提供了实现该方法的实验结果。

    Apr, 2019

  • 资源约束下的处方流程监控：一种强化学习方法

    本文提出了一种使用强化学习方法和符合预测技术的过程监控方法，以考虑干预决策基于预测的不确定性和资源利用级别的不确定性来避免资源浪费和提高干预效果。

    Jul, 2023