Generierung von Gegenbeispielen unter Berücksichtigung zeitlicher Hintergrundinformationen für die prädiktive Prozessüberwachung

Core Concepts

Die Einbeziehung von zeitlichen Hintergrundinformationen in den Prozess der Generierung von Gegenbeispielen ermöglicht die Erstellung von Gegenbeispielen, die besser mit den zeitlichen Prozessbeziehungen übereinstimmen, ohne dabei an traditionellen Qualitätsmetriken für Gegenbeispiele einzubüßen.

Abstract

Der Artikel befasst sich mit der Generierung von Gegenbeispielen für die prädiktive Prozessüberwachung. Gegenbeispiele sind Alternativen zu einem gegebenen Eingabefall, die zu einem anderen Vorhersageergebnis führen.
Der Hauptbeitrag des Artikels ist die Anpassung von Methoden zur Generierung von Gegenbeispielen, die auf genetischen Algorithmen basieren, um zeitliche Hintergrundinformationen über den Prozess zu berücksichtigen. Dies wird erreicht, indem die Fitnessfunktion sowie die Crossover- und Mutationsoperatoren des genetischen Algorithmus entsprechend angepasst werden.
Die Autoren zeigen, dass die Einbeziehung von zeitlichen Hintergrundinformationen es ermöglicht, Gegenbeispiele zu generieren, die besser mit den zeitlichen Prozessbeziehungen übereinstimmen, ohne dabei an traditionellen Qualitätsmetriken für Gegenbeispiele einzubüßen.

Stats

Die Konformität eines Gegenbeispiels c mit den zeitlichen Hintergrundinformationen, dargestellt als Declare-Modell MDecl, wird durch die Spur-Fitness Fσ(c)(MDecl) gemessen.

Quotes

"Die Einbeziehung von zeitlichen Hintergrundinformationen in den Prozess der Generierung von Gegenbeispielen ermöglicht die Erstellung von Gegenbeispielen, die besser mit den zeitlichen Prozessbeziehungen übereinstimmen, ohne dabei an traditionellen Qualitätsmetriken für Gegenbeispiele einzubüßen."
"Keiner der bisherigen Ansätze nutzt jedoch explizit Hintergrundwissen bei der Generierung von Gegenbeispielen. Wie in Abschnitt 4.1 erwähnt, kann Hintergrundwissen jedoch eine wichtige Rolle dabei spielen, die Machbarkeit der generierten Gegenbeispiele sicherzustellen, insbesondere aus der Sicht des Kontrollflusses, wo verschiedene Einschränkungen unterschiedliche Auswirkungen auf das Ergebnis einer Spurausführung haben können."

Key Insights Distilled From

Guiding the generation of counterfactual explanations through temporal background knowledge for Predictive Process Monitoring

by Andrei Bulig... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11642.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man den vorgestellten Ansatz erweitern, um auch andere Arten von Hintergrundwissen, wie z.B. kausale Beziehungen zwischen Merkmalen, zu berücksichtigen?

Um den vorgestellten Ansatz zu erweitern und auch andere Arten von Hintergrundwissen, wie kausale Beziehungen zwischen Merkmalen, zu berücksichtigen, könnte man zusätzliche Constraints in die genetischen Algorithmen integrieren. Diese Constraints könnten die Beziehungen zwischen den Merkmalen modellieren und sicherstellen, dass die generierten Gegenbeispiele diese Beziehungen respektieren.
Ein möglicher Ansatz wäre die Integration von kausalen Constraints in die Fitnessfunktion der genetischen Algorithmen. Diese Constraints könnten sicherstellen, dass die generierten Gegenbeispiele nicht nur die Vorhersage ändern, sondern auch die kausalen Beziehungen zwischen den Merkmalen berücksichtigen. Durch die Berücksichtigung von kausalen Beziehungen könnte die Qualität der generierten Gegenbeispiele verbessert werden, da sie realistischer und besser interpretierbar wären.

Welche Auswirkungen hätte es, wenn die zeitlichen Hintergrundinformationen nicht vollständig bekannt wären oder mit Unsicherheit behaftet wären?

Wenn die zeitlichen Hintergrundinformationen nicht vollständig bekannt oder mit Unsicherheit behaftet wären, könnte dies die Qualität der generierten Gegenbeispiele beeinträchtigen. Die Unsicherheit in den zeitlichen Hintergrundinformationen könnte zu inkonsistenten oder unrealistischen Gegenbeispielen führen, da die genetischen Algorithmen möglicherweise nicht in der Lage wären, die zeitlichen Einschränkungen angemessen zu berücksichtigen.
Darüber hinaus könnte die Unsicherheit in den zeitlichen Hintergrundinformationen zu Fehlinterpretationen oder falschen Schlussfolgerungen führen, da die generierten Gegenbeispiele möglicherweise nicht den tatsächlichen Prozessbeschränkungen entsprechen. Es wäre daher wichtig, die Unsicherheit in den zeitlichen Hintergrundinformationen zu quantifizieren und in die Modellierung und Generierung der Gegenbeispiele zu integrieren, um realistische und verlässliche Ergebnisse zu gewährleisten.

Wie könnte man den Ansatz anpassen, um Gegenbeispiele zu generieren, die nicht nur die Vorhersage ändern, sondern auch bestimmte Ziele oder Kennzahlen des Prozesses optimieren?

Um Gegenbeispiele zu generieren, die nicht nur die Vorhersage ändern, sondern auch bestimmte Ziele oder Kennzahlen des Prozesses optimieren, könnte man zusätzliche Optimierungsziele in die Fitnessfunktion der genetischen Algorithmen integrieren. Diese Ziele könnten spezifische Prozesskennzahlen oder -ziele umfassen, die während der Generierung der Gegenbeispiele optimiert werden sollen.
Ein möglicher Ansatz wäre die Definition von zusätzlichen Fitnesszielen, die die Optimierung bestimmter Prozesskennzahlen oder -ziele wie Effizienz, Durchsatz oder Kosten berücksichtigen. Diese Ziele könnten in die Multi-Objektiv-Optimierungsfunktion der genetischen Algorithmen aufgenommen werden, um sicherzustellen, dass die generierten Gegenbeispiele nicht nur die Vorhersage ändern, sondern auch die definierten Prozessziele optimieren.
Durch die Integration von spezifischen Prozesszielen in den Generierungsprozess der Gegenbeispiele könnten realistischere und praxisnähere Lösungen erzielt werden, die nicht nur die Vorhersage ändern, sondern auch die Gesamtleistung oder Effektivität des Prozesses verbessern.