論文の概要: Explainable Predictive Process Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01807v2
- Date: Wed, 16 Sep 2020 20:03:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 23:39:26.162818
- Title: Explainable Predictive Process Monitoring
- Title(参考訳): 説明可能な予測プロセスモニタリング
- Authors: Riccardo Galanti, Bernat Coma-Puig, Massimiliano de Leoni, Josep
Carmona, Nicol\`o Navarin
- Abstract要約: 本稿では,予測的ビジネスプロセス監視と説明能力の両立という課題に対処する。
ゲーム理論であるShapley Valuesを用いて、予測の堅牢な説明を得る。
このアプローチは実生活のベンチマークで実装され、テストされ、予測ビジネスプロセス監視の分野でどのように説明ができるかを初めて示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5564793925574796
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Predictive Business Process Monitoring is becoming an essential aid for
organizations, providing online operational support of their processes. This
paper tackles the fundamental problem of equipping predictive business process
monitoring with explanation capabilities, so that not only the what but also
the why is reported when predicting generic KPIs like remaining time, or
activity execution. We use the game theory of Shapley Values to obtain robust
explanations of the predictions. The approach has been implemented and tested
on real-life benchmarks, showing for the first time how explanations can be
given in the field of predictive business process monitoring.
- Abstract(参考訳): 予測的ビジネスプロセスモニタリングは、組織にとって不可欠な支援となり、彼らのプロセスのオンライン運用サポートを提供しています。
本稿は、予測的ビジネスプロセス監視に説明機能を持たせることの基本的課題に取り組み、残時間や活動実行などの一般的なKPIを予測する際に、その理由だけでなく理由も報告する。
ゲーム理論であるShapley Valuesを用いて、予測の堅牢な説明を得る。
このアプローチは実生活のベンチマークで実装され、テストされ、予測ビジネスプロセス監視の分野でどのように説明ができるかを初めて示す。
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