論文の概要: Incremental Predictive Process Monitoring: How to Deal with the
Variability of Real Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1804.03967v2
- Date: Wed, 25 Oct 2023 13:49:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-28 07:32:16.348648
- Title: Incremental Predictive Process Monitoring: How to Deal with the
Variability of Real Environments
- Title（参考訳）: インクリメンタルな予測プロセス監視: 実環境の変動性に対処する方法
- Authors: Chiara Di Francescomarino, Chiara Ghidini, Fabrizio Maria Maggi,
Williams Rizzi, Cosimo Damiano Persia
- Abstract要約: 本稿では,予測モデルの漸進的な構築を可能にするアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムは、異なるケースエンコーディング戦略を用いて実装され、多くの実データおよび合成データセットで評価されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.999481573773075
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A characteristic of existing predictive process monitoring techniques is to
first construct a predictive model based on past process executions, and then
use it to predict the future of new ongoing cases, without the possibility of
updating it with new cases when they complete their execution. This can make
predictive process monitoring too rigid to deal with the variability of
processes working in real environments that continuously evolve and/or exhibit
new variant behaviors over time. As a solution to this problem, we propose the
use of algorithms that allow the incremental construction of the predictive
model. These incremental learning algorithms update the model whenever new
cases become available so that the predictive model evolves over time to fit
the current circumstances. The algorithms have been implemented using different
case encoding strategies and evaluated on a number of real and synthetic
datasets. The results provide a first evidence of the potential of incremental
learning strategies for predicting process monitoring in real environments, and
of the impact of different case encoding strategies in this setting.
- Abstract（参考訳）: 既存の予測プロセス監視技術の特徴は、まず過去のプロセスの実行に基づいて予測モデルを構築し、その後、実行が完了すると新しいケースで更新されることなく、新しい進行中のケースの将来を予測することである。
これにより、予測プロセスの監視が難しくなり、継続的に進化し、あるいは時間とともに新しい振る舞いを示す実環境で動作するプロセスの変動性に対処することができる。
この問題に対する解決策として,予測モデルの漸進的な構築を可能にするアルゴリズムを提案する。
これらのインクリメンタル学習アルゴリズムは、新しいケースが利用可能になるたびにモデルを更新するので、予測モデルが現在の状況に適合するように進化します。
アルゴリズムは異なるケースエンコーディング戦略を用いて実装され、多くの実データと合成データセットで評価されている。
その結果、実環境におけるプロセス監視を予測するためのインクリメンタルな学習戦略の可能性と、この設定における異なるケースエンコーディング戦略の影響の最初の証拠が得られた。
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