論文の概要: An Uncertainty-Aware ED-LSTM for Probabilistic Suffix Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21339v2
• Date: Fri, 06 Jun 2025 09:03:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.004861
• Title: An Uncertainty-Aware ED-LSTM for Probabilistic Suffix Prediction
• Title（参考訳）: 確率的接尾辞予測のための不確実性を考慮したED-LSTM
• Authors: Henryk Mustroph, Michel Kunkler, Stefanie Rinderle-Ma,
• Abstract要約: ビジネスプロセスの簡潔な予測は、プロセスが完了するまでイベントの残りのシーケンスを予測する。 確率的接尾辞予測(probabilistic suffix prediction)は,接尾辞の確率分布を近似する新しいアプローチである。 提案手法は,Uncertainty-Aware-Decoder LSTM (U-ED-LSTM) とモンテカルロサフィックスサンプリングアルゴリズムに基づく。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Suffix prediction of business processes forecasts the remaining sequence of events until process completion. Current approaches focus on predicting the most likely suffix, representing a single scenario. However, when the future course of a process is subject to uncertainty and high variability, the expressiveness of such a single scenario can be limited, since other possible scenarios, which together may have a higher overall probability, are overlooked. To address this limitation, we propose probabilistic suffix prediction, a novel approach that approximates a probability distribution of suffixes. The proposed approach is based on an Uncertainty-Aware Encoder-Decoder LSTM (U-ED-LSTM) and a Monte Carlo (MC) suffix sampling algorithm. We capture epistemic uncertainties via MC dropout and aleatoric uncertainties as learned loss attenuation. This technical report presents a comprehensive evaluation of the probabilistic suffix prediction approach's predictive performance and calibration under three different hyperparameter settings, using four real-life and one artificial event log. The results show that: i) probabilistic suffix prediction can outperform most likely suffix prediction, the U-ED-LSTM has reasonable predictive performance, and ii) the model's predictions are well calibrated.
• Abstract（参考訳）: ビジネスプロセスの簡潔な予測は、プロセスが完了するまでイベントの残りのシーケンスを予測する。 現在のアプローチでは、最も可能性の高い接尾辞を1つのシナリオとして予測することに重点を置いている。 しかし、プロセスの今後の進路が不確実性と高い変動性にさらされている場合、そのような単一のシナリオの表現性は制限される可能性がある。 この制限に対処するために,確率的接尾辞予測(probabilistic suffix prediction)を提案する。 提案手法は,Uncertainty-Aware Encoder-Decoder LSTM (U-ED-LSTM) とモンテカルロサフィックスサンプリングアルゴリズムに基づく。 敗血症の難治化として,MC低下とアリアトリック不確実性(aleatoric uncertainties)を介し,てんかん不確実性( epistemic uncertainties)を捉えた。 本技術報告では,4つの実生活と1つの人工イベントログを用いて,3つの異なるハイパーパラメータ設定下での確率的接尾辞予測手法の予測性能とキャリブレーションを総合的に評価する。 その結果,以下のことが判明した。 一 確率的接尾辞予測は、最も可能性の高い接尾辞予測を上回り、U-ED-LSTMは合理的な予測性能を有し、 二 モデルの予測がよく調整されていること。

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