深度学习修复流程挖掘中缺失活动标签的新方法

"本文翻译了论文《A Deep Learning Approach for Repairing Missing Activity Labels in Event Logs for Process Mining》，讨论了一种利用深度学习修复流程挖掘事件日志中缺失活动标签的方法。" 在流程挖掘领域，事件日志是至关重要的，因为它提供了业务流程执行的详细记录。每个事件通常包括活动标识、时间戳以及可能的其他属性。然而，现实世界中的事件日志往往存在数据不完整的问题，尤其是活动标签的缺失，这会直接影响到流程发现算法的准确性。传统的手工建模方法虽然直观，但效率低下且可能存在主观性。因此，流程挖掘技术应运而生，它利用计算机系统产生的大量数据，自动发现和理解业务流程。 论文提出的深度学习模型基于长短期记忆网络（LSTM），这是一种适用于序列数据预测的递归神经网络。该模型利用事件的前缀和后缀序列作为输入，预测缺失的活动标签。此外，模型还考虑了事件日志中的其他属性，以提高预测的准确性。LSTM网络能够捕捉事件序列中的长期依赖关系，这对于预测活动序列的下一步尤其有用。 作者通过对比实验展示了所提方法相较于现有修复技术的优势，尤其是在大量活动标签缺失的情况下。他们在多个公开可用的数据集上进行了评估，结果表明，提出的深度学习方法在修复缺失活动标签的性能上始终优于传统方法。 论文进一步探讨了数据质量和数据管理在流程挖掘中的重要性。缺失的活动标签被视为数据质量问题的主要来源，影响流程模型的精度。因此，开发有效的数据修复策略是流程挖掘研究的关键方向。论文的研究成果为处理不完整事件日志提供了新思路，对于改进流程挖掘的实践应用具有重要意义。 这篇论文揭示了深度学习在解决流程挖掘中缺失数据问题上的潜力，特别是对于缺失活动标签的修复。它强调了在现代业务流程管理中，利用数据驱动的方法来改善数据质量和流程模型的准确性的重要性。未来的研究可能将进一步探索其他深度学习架构或集成方法，以应对更复杂的数据不完整性挑战。