基于孪生Transformer的业务流程异常检测方法
Business process anomaly detection method based on siamese transformer
安徽理工大学 a. 数学与大数据学院; b. 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
业务流程异常检测对于风险管理和流程优化至关重要，业务流程复杂的动态性使事件日志的异常模式识别困难。现有无监督方法缺乏对事件间深层语义的捕获，且模型训练易受噪声影响。鉴于此，提出了一种融合了语义信息和序列信息的，基于孪生 Transformer的少样本异常检测方法(Sia-Transformer)。该方法基于局部离群因子算法提取的少量高置信正常和异常样本，构建对比关系挖掘样本间的语义差异性。随后使用采样策略构建训练样本对，同时筛选锚点样本集合。将样本对输入孪生Transformer编码器捕获序列信息并学习流程实例间的行为相似性。最后，利用预训练模型量化待测样本与锚点集的行为相似性，将高于阈值的样本判定为异常。在多个公开真实事件日志数据集上的实验评估表明，该方法在案例级异常检测方面的 F1 分数优于现有基准方法。此外，通过在训练数据中逐渐引入噪声的实验，验证了该方法对于训练数据的污染具有鲁棒性。
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项目(2022a05020005)
安徽省自然科学基金项目(水科学联合基金,2308085US11)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0208
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第1期
发布历史
[2025-09-17] 优先出版
引用本文
潘克旭, 方娜. 基于孪生Transformer的业务流程异常检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (1). (2025-09-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0208. (Pan Kexu, Fang Na. Business process anomaly detection method based on siamese transformer [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (1). (2025-09-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0208. )
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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