論文の概要: Knowledge-Driven Modulation of Neural Networks with Attention Mechanism
for Next Activity Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08847v1
- Date: Thu, 14 Dec 2023 12:02:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-15 22:50:09.536779
- Title: Knowledge-Driven Modulation of Neural Networks with Attention Mechanism
for Next Activity Prediction
- Title（参考訳）: 次活動予測のための注意機構を持つニューラルネットワークの知識駆動変調
- Authors: Ivan Donadello, Jonghyeon Ko, Fabrizio Maria Maggi, Jan Mendling,
Francesco Riva and Matthias Weidlich
- Abstract要約: 本稿では、手続き的プロセスモデルを用いて表現された背景知識を利用して、トレーニングデータのアンダーサンプリングをオフセットするシンボリック[Neuro]システムを提案する。
具体的には,NN分野における新たな技術であるアテンション機構を備えたNNを用いた予測を行う。
このシステムは、予測タスクの性能改善を示す複数の実生活ログでテストされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.552757384215813
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Predictive Process Monitoring (PPM) aims at leveraging historic process
execution data to predict how ongoing executions will continue up to their
completion. In recent years, PPM techniques for the prediction of the next
activities have matured significantly, mainly thanks to the use of Neural
Networks (NNs) as a predictor. While their performance is difficult to beat in
the general case, there are specific situations where background process
knowledge can be helpful. Such knowledge can be leveraged for improving the
quality of predictions for exceptional process executions or when the process
changes due to a concept drift. In this paper, we present a Symbolic[Neuro]
system that leverages background knowledge expressed in terms of a procedural
process model to offset the under-sampling in the training data. More
specifically, we make predictions using NNs with attention mechanism, an
emerging technology in the NN field. The system has been tested on several
real-life logs showing an improvement in the performance of the prediction
task.
- Abstract（参考訳）: Predictive Process Monitoring (PPM) は、過去のプロセス実行データを活用して、実行がいつまで続くかを予測することを目的としている。
近年,ニューラルネットワーク(NN)を予測器として利用することにより,次の活動を予測するためのPPM技術が著しく成熟している。
彼らのパフォーマンスは一般的には打ち勝つのが難しいが、バックグラウンドプロセスの知識が役に立つ特定の状況がある。
このような知識は、例外的なプロセス実行の予測品質の向上や、概念の漂流によるプロセスの変化に活用することができる。
本稿では、手続き的プロセスモデルを用いて表現された背景知識を利用して、トレーニングデータのアンダーサンプリングをオフセットするシンボリック[Neuro]システムを提案する。
具体的には,NN分野における新たな技術であるアテンション機構を備えたNNを用いた予測を行う。
このシステムは、予測タスクの性能改善を示す複数の実生活ログでテストされている。
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