論文の概要: Multivariate Business Process Representation Learning utilizing Gramian Angular Fields and Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08027v1
• Date: Tue, 15 Jun 2021 10:21:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-16 22:41:13.378947
• Title: Multivariate Business Process Representation Learning utilizing Gramian Angular Fields and Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: グラミアン角場と畳み込みニューラルネットワークを用いた多変量ビジネスプロセス表現学習
• Authors: Peter Pfeiffer, Johannes Lahann and Peter Fettke
• Abstract要約: データの意味のある表現を学習することは、機械学習の重要な側面である。 予測的プロセス分析では、プロセスインスタンスのすべての説明的特性を利用できるようにすることが不可欠である。 本稿では,ビジネスプロセスインスタンスの表現学習のための新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning meaningful representations of data is an important aspect of machine learning and has recently been successfully applied to many domains like language understanding or computer vision. Instead of training a model for one specific task, representation learning is about training a model to capture all useful information in the underlying data and make it accessible for a predictor. For predictive process analytics, it is essential to have all explanatory characteristics of a process instance available when making predictions about the future, as well as for clustering and anomaly detection. Due to the large variety of perspectives and types within business process data, generating a good representation is a challenging task. In this paper, we propose a novel approach for representation learning of business process instances which can process and combine most perspectives in an event log. In conjunction with a self-supervised pre-training method, we show the capabilities of the approach through a visualization of the representation space and case retrieval. Furthermore, the pre-trained model is fine-tuned to multiple process prediction tasks and demonstrates its effectiveness in comparison with existing approaches.
• Abstract（参考訳）: データの有意義な表現を学ぶことは機械学習の重要な側面であり、最近では言語理解やコンピュータビジョンといった多くの領域にうまく適用されている。 ある特定のタスクのためにモデルをトレーニングする代わりに、表現学習は、基礎となるデータ内のすべての有用な情報をキャプチャし、予測者にアクセスできるようにモデルをトレーニングすることです。 予測的プロセス分析では、将来の予測を行う際には、クラスタリングや異常検出と同様に、プロセスインスタンスのすべての説明的特性を持つことが不可欠である。 ビジネスプロセスデータ内の様々な視点と型のため、良い表現を生成することは困難なタスクです。 本稿では、イベントログにおけるほとんどの視点を処理し、結合できるビジネスプロセスインスタンスの表現学習のための新しいアプローチを提案する。 自己教師付き事前学習手法と合わせて,表現空間の可視化とケース検索によるアプローチの能力を示す。 さらに、事前学習したモデルは、複数のプロセス予測タスクに微調整され、既存のアプローチと比較してその効果を示す。

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