Ein neuer Ansatz für objektzentriertes vorhersagendes Prozessmonitoring

Core Concepts

Der Heterogeneous Object Event Graph (HOEG) ist ein Ansatz, der Ereignisse und Objekte in eine Graphstruktur mit verschiedenen Knotentypen integriert, ohne Objektmerkmale zu aggregieren, um eine nuanciertere und informativere Darstellung zu schaffen. Durch den Einsatz von heterogenen Graph-Neuronalen-Netzen können diese vielfältigen Objektmerkmale in Vorhersageaufgaben einbezogen werden.

Abstract

Die Studie entwickelt einen allgemeinen Ansatz zur Codierung objektzentrierter Ereignisdaten, einschließlich ihrer Objekte, Interaktionen und Merkmale, ohne die Ereignisse abflachen, fehlende Objektmerkmale auffüllen oder Objekte und ihre Merkmale aggregieren zu müssen. Dieser Ansatz wird als Heterogeneous Object Event Graph (HOEG) bezeichnet. In drei Experimenten auf drei Datensätzen wurde die Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit von HOEG bei der Vorhersage der verbleibenden Zeit untersucht und mit zwei etablierten graphbasierten Codierungen und zwei Basismodellen verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass HOEG in Szenarien mit gut strukturierten objektzentrierten Prozessen wie BPI17 besser abschneidet als EFG-basierte Modelle. Dies deutet darauf hin, dass HOEG besser für OCELs mit vielen Objektinteraktionen und gut definierten Attributen geeignet ist. Allerdings zeigt die Studie auch einen Zielkonflikt in Bezug auf die Skalierbarkeit. HOEG-basierte Modelle mit ihrer natürlicheren Struktur und erhöhten Parameteranzahl tendieren dazu, weniger skalierbar zu sein als EFG-basierte Modelle. Dennoch sticht HOEG insgesamt als vielversprechender Ansatz hervor, um native Datenstrukturen in OCELs, insbesondere für Aufgaben wie die Vorhersage der verbleibenden Zeit in Prozessen, zu nutzen.

Stats

Die Ereignisse in BPI17 haben durchschnittlich 1,35 Objektinteraktionen. OTC hat nur ein (Dummy-)Objektmerkmal, während FI einen geringeren Grad an Objektinteraktion aufweist. FI hat 14 Objektattribute und 695.694 Ereignisse in 94.148 Fällen.

Quotes

"HOEG ist als vielversprechender Ansatz hervorzuheben, um native Datenstrukturen in OCELs, insbesondere für Aufgaben wie die Vorhersage der verbleibenden Zeit in Prozessen, zu nutzen." "Die Ergebnisse zeigen, dass HOEG in Szenarien mit gut strukturierten objektzentrierten Prozessen wie BPI17 besser abschneidet als EFG-basierte Modelle."

Key Insights Distilled From

HOEG

by Tim K. Smit,... at arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.05316.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte HOEG für andere Vorhersageaufgaben in objektzentrierten Prozessen, wie z.B. Anomalieerkennung, erweitert werden?

Um HOEG für andere Vorhersageaufgaben in objektzentrierten Prozessen wie Anomalieerkennung zu erweitern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Integration von Anomalieerkennungsalgorithmen: Man könnte spezifische Algorithmen zur Anomalieerkennung in das HOEG-Modell integrieren. Dies würde es ermöglichen, anomale Muster oder Verhaltensweisen in den objektzentrierten Prozessen zu identifizieren. Berücksichtigung von Zeitreihenanalysen: Durch die Einbeziehung von Zeitreihenanalysen in HOEG könnte man zeitliche Abweichungen oder ungewöhnliche Verläufe in den Prozessen erkennen, die auf Anomalien hinweisen könnten. Erweiterung der Objektattribute: Eine Erweiterung der Objektattribute in HOEG um spezifische Merkmale, die für die Anomalieerkennung relevant sind, könnte die Genauigkeit bei der Identifizierung von Anomalien verbessern. Implementierung von Feedbackschleifen: Die Implementierung von Feedbackschleifen im HOEG-Modell könnte es ermöglichen, kontinuierlich zu lernen und sich an neue Anomalien anzupassen, um die Vorhersagegenauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.

Wie könnte es sich auswirken, wenn die Objektmerkmale in HOEG als veränderlich angenommen würden?

Wenn die Objektmerkmale in HOEG als veränderlich angenommen würden, hätte dies mehrere Auswirkungen auf das Modell und die Vorhersageleistung: Dynamische Anpassung an sich ändernde Objektmerkmale: Durch die Annahme von veränderlichen Objektmerkmalen könnte HOEG flexibler auf sich ändernde Daten reagieren und sich besser an neue Muster oder Trends anpassen. Komplexität der Modellierung: Die Berücksichtigung veränderlicher Objektmerkmale könnte die Komplexität des Modells erhöhen, da es zusätzliche Variablen und Parameter geben würde, die berücksichtigt werden müssten. Notwendigkeit für kontinuierliches Training: Wenn Objektmerkmale als veränderlich angenommen werden, könnte dies ein kontinuierliches Training des Modells erfordern, um sicherzustellen, dass es mit den neuesten Daten und Merkmalen aktualisiert wird. Potenzielle Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit: Die Berücksichtigung von veränderlichen Objektmerkmalen könnte die Vorhersagegenauigkeit von HOEG verbessern, da das Modell in der Lage wäre, sich an neue Informationen anzupassen und präzisere Vorhersagen zu treffen.

Wie könnte HOEG weiter verbessert werden, um die Skalierbarkeit zu erhöhen, ohne die Leistungsfähigkeit zu beeinträchtigen?

Um die Skalierbarkeit von HOEG zu verbessern, ohne die Leistungsfähigkeit zu beeinträchtigen, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden: Optimierung der Datenverarbeitung: Durch Optimierung der Datenverarbeitungsschritte und Implementierung effizienter Algorithmen könnte die Skalierbarkeit von HOEG verbessert werden, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Parallele Verarbeitung: Die Implementierung von parallelen Verarbeitungstechniken könnte die Skalierbarkeit von HOEG erhöhen, indem die Verarbeitung von Daten beschleunigt wird und die Auslastung der Ressourcen optimiert wird. Reduzierung der Modellkomplexität: Eine Reduzierung der Modellkomplexität durch die Optimierung der Hyperparameter und die Auswahl effizienter Architekturen könnte die Skalierbarkeit verbessern, ohne die Leistungsfähigkeit zu beeinträchtigen. Verwendung von verteilten Systemen: Die Nutzung von verteilten Systemen und Cloud-Computing-Plattformen könnte die Skalierbarkeit von HOEG erhöhen, indem die Rechenressourcen flexibel skaliert werden können, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten.