业务流程多任务预测新模型：Self-Att-BiLSTM 提升重复活动预测精度

本文主要探讨了一种名为"Self-Att-BiLSTM"的深度学习模型，用于解决业务流程活动中涉及的多任务预测问题。在业务流程监控和管理中，对事件日志的分析与预测能够提供关键决策支持。传统的研究往往聚焦于单一任务的预测，缺乏跨任务信息的共享，这限制了预测精度的提升。多任务预测的优势在于它能利用所有任务之间的共性，通过共享学习到的特征表示来改善单个任务的预测效果。 "Self-Att-BiLSTM"模型的核心是将注意力机制与双向长短时记忆（BiLSTM）网络相结合。注意力机制允许模型根据输入的重要性动态调整权重，从而更有效地关注对预测有较大贡献的活动。双向LSTM则能捕捉到序列数据的前后上下文信息，这对于理解业务流程中事件的时间顺序至关重要。通过这种结构，模型能够更好地处理重复活动，并且实现多任务的并行训练，提高训练效率。 在实验部分，作者对比了"Self-Att-BiLSTM"与其他多任务预测方法，结果证实了新模型在预测效率和精度上具有显著优势，特别是在处理重复活动时，预测精度得到了显著提升。这种改进对于优化业务流程监控、提高管理决策的准确性具有实际应用价值。 本文的研究关键词包括图像处理（尽管文中并未明确提及，可能是因为业务流程分析可能涉及数据可视化或事件表示），业务流程监控预测，多任务学习，注意力机制，以及双向长短时记忆网络。这项工作为业务流程领域的多任务预测提供了一种创新且有效的解决方案，有望推动该领域的发展。