基于行为向量的在线事件流预测

摘要：

为了有效分析事件流之间特定的行为关系并将其融入预测过程,提出一种基于事件流行为向量的在线事件流协同过滤推荐算法来预测下一个事件.首先分析事件流之间的结构相似性和行为相似性,以确定事件流的行为轮廓关系,在此基础上捕获事件流的行为依赖关系,将事件流构建为行为向量;然后调整传统的协同过滤推荐算法以分析在线事件流,对下一个事件流进行有效预测;最后,在Pm4py框架中实现相关算法,并在合成日志和真实日志中进行仿真预测.实验结果表明,行为向量能够体现事件流的行为关系,并提高预测的有效性.

关键词：事件流预测、行为向量编码、在线、协同过滤、业务流程监控

所属期刊栏目：28

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;安徽省高校领军骨干人才资助项目;安徽省重点研究与开发计划资助项目;嵌入式系统与服务计算教育部重点实验开放课题资助项目;安徽省自然科学基金资助项目;安徽省学术;技术带头人资助项目

在线出版日期：2022-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：3052-3063