論文の概要: HOEG: A New Approach for Object-Centric Predictive Process Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05316v1
• Date: Mon, 8 Apr 2024 09:06:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 15:04:06.755104
• Title: HOEG: A New Approach for Object-Centric Predictive Process Monitoring
• Title（参考訳）: HOEG: オブジェクト中心予測プロセスモニタリングの新しいアプローチ
• Authors: Tim K. Smit, Hajo A. Reijers, Xixi Lu,
• Abstract要約: 予測プロセスモニタリングは、残りの時間を予測するなど、進行中のプロセス実行の将来の状態を予測することに焦点を当てる。 オブジェクト中心のプロセスマイニングの最近の進歩は、オブジェクトとイベントデータと、イベント間の明示的な関係を豊かにしている。 本稿では,イベントとオブジェクトを多種多様なノード型でグラフ構造に統合するヘテロジニアスオブジェクトイベントグラフ符号化(HOEG)を提案する。 そして、予測タスクにこれらの多様なオブジェクト特徴を組み込んだ異種グラフニューラルネットワークアーキテクチャを採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6144680854063939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predictive Process Monitoring focuses on predicting future states of ongoing process executions, such as forecasting the remaining time. Recent developments in Object-Centric Process Mining have enriched event data with objects and their explicit relations between events. To leverage this enriched data, we propose the Heterogeneous Object Event Graph encoding (HOEG), which integrates events and objects into a graph structure with diverse node types. It does so without aggregating object features, thus creating a more nuanced and informative representation. We then adopt a heterogeneous Graph Neural Network architecture, which incorporates these diverse object features in prediction tasks. We evaluate the performance and scalability of HOEG in predicting remaining time, benchmarking it against two established graph-based encodings and two baseline models. Our evaluation uses three Object-Centric Event Logs (OCELs), including one from a real-life process at a major Dutch financial institution. The results indicate that HOEG competes well with existing models and surpasses them when OCELs contain informative object attributes and event-object interactions.
• Abstract（参考訳）: 予測プロセスモニタリングは、残りの時間を予測するなど、進行中のプロセス実行の将来の状態を予測することに焦点を当てる。 オブジェクト中心のプロセスマイニングの最近の進歩は、オブジェクトとイベントデータと、イベント間の明示的な関係を豊かにしている。 このリッチなデータを活用するために、さまざまなノードタイプを持つグラフ構造にイベントとオブジェクトを統合する、異種オブジェクトイベントグラフ符号化(HOEG)を提案する。 オブジェクトの機能を集約することなく、よりニュアンスで情報に富んだ表現を生成する。 そして、予測タスクにこれらの多様なオブジェクト特徴を組み込んだ異種グラフニューラルネットワークアーキテクチャを採用する。 我々は,HOEGの性能と拡張性を評価し,既存の2つのグラフベースエンコーディングと2つのベースラインモデルに対してベンチマークを行った。 本評価では,オランダの大手金融機関における実生活プロセスを含む3つのイベントログ(OCEL)を用いて評価を行った。 その結果、HOEGは既存のモデルとよく競合し、OCELが情報的オブジェクト属性やイベントオブジェクトの相互作用を含む場合、それらを上回ることが示唆された。

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