面向直接后继关系交互演化的过程模型预测方法
Process model forecasting method based on interactional evolution of directly-following relations
1. 安徽理工大学 数学与大数据学院, 安徽 淮南 232001
2. 安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室, 安徽 淮南 232001
摘要
预测性流程监控(predictive process monitoring，PPM)是流程挖掘中的关键任务，旨在基于当前事件日志预测未来流程行为。然而，现有的PPM方法大多集中在对单个流程实例的短期预测，例如下一个活动预测、剩余处理时间预测等，预测范围有限且缺乏对流程演变的全局视角，从而无法提供流程模型在较长时间范围内的演变趋势。因此，提出了一种基于时间序列分析的过程模型预测(process model forecasting，PMF)方法，将原始事件日志转化为多维时间序列数据，系统性地捕捉流程中所有活动对(直接后继关系)在时间上的频率演变。在考虑直接后继关系之间的相互影响下，预测出未来直接跟随图，从而实现对整个过程模型的长时间范围预测。实验结果表明，该方法在多个真实流程日志上均优于传统时序分析方法，在预测准确性和稳定性方面表现突出，具备良好应用前景。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61572035)
安徽省重点研究与开发计划资助项目(2022a05020005)
安徽省自然科学基金资助项目(水科学联合基金)(2308085US11)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0116
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第11期
发布历史
[2025-07-17] 优先出版
引用本文
张润涛, 方贤文. 面向直接后继关系交互演化的过程模型预测方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (11). (2025-07-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0116. (Zhang Runtao, Fang Xianwen. Process model forecasting method based on interactional evolution of directly-following relations [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (11). (2025-07-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0116. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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