Erkennen anomaler Ereignisse in objektorientierten Geschäftsprozessen über Graph-Neuronale Netzwerke

Core Concepts

Objektorientierte Prozessabbau ermöglicht effektive Anomalieerkennung mit Graph-Neuronalen Netzwerken.

Abstract

Traditionelle Prozessabbauansätze analysieren sequenzielle Ereignisprotokolle. Objektorientierter Prozessabbau ermöglicht Ereignisse mit verschiedenen Fällen zu verknüpfen. Ein neuartiges Framework nutzt Graph-Neuronale Netzwerke zur Anomalieerkennung. Ergebnisse zeigen vielversprechende Leistung bei der Erkennung von Anomalien. Schwierigkeiten bei der Erkennung von Anomalien in der zeitlichen Reihenfolge der Ereignisse.

Stats

Flattening von Ereignisprotokollen führt zu Informationsverlust. Objektorientierte Prozessabbau vermeidet Defizite und Konvergenzprobleme. Graph-Neuronale Netzwerke werden zur Anomalieerkennung eingesetzt.

Quotes

"Anomalieerkennung ist entscheidend für die Identifizierung von Ineffizienzen, Fehlern oder Betrug in Geschäftsprozessen." "Unser Ansatz nutzt die gemeinsamen Fähigkeiten von GNNs und objektorientiertem Prozessabbau."

Key Insights Distilled From

Detecting Anomalous Events in Object-centric Business Processes via Graph Neural Networks

by Alessandro N... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00775.pdf

Deeper Inquiries

Wie können GNN-Architekturen verbessert werden, um zeitliche und strukturelle Abhängigkeiten von Geschäftsprozessinstanzen besser zu erfassen?

Um zeitliche und strukturelle Abhängigkeiten von Geschäftsprozessinstanzen besser zu erfassen, können GNN-Architekturen weiterentwickelt werden, indem spezielle Mechanismen implementiert werden, die diese Aspekte berücksichtigen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie GNNs verbessert werden können: Zeitliche Abhängigkeiten: Integration von Zeitinformationen: Durch die Einbeziehung von Zeitstempeln in die Graphenstruktur können GNNs die zeitliche Abfolge von Ereignissen besser erfassen. Temporale Graph-Convolutional Networks (T-GCNs): Die Entwicklung von speziellen Schichten, die die zeitliche Dimension in die Graphenoperationen einbeziehen, kann helfen, zeitliche Abhängigkeiten zu modellieren. Strukturelle Abhängigkeiten: Berücksichtigung von Graphstruktur: GNNs können so erweitert werden, dass sie die spezifische Struktur von Geschäftsprozessinstanzen besser erfassen, z. B. durch die Identifizierung von Verzweigungen, Schleifen oder parallelen Abläufen. Graph Attention Mechanisms: Die Integration von Aufmerksamkeitsmechanismen in GNNs kann helfen, wichtige strukturelle Abhängigkeiten zu betonen und zu nutzen. Durch die Implementierung dieser Verbesserungen können GNNs effektiver werden, um zeitliche und strukturelle Abhängigkeiten von Geschäftsprozessinstanzen zu erfassen und somit die Leistung bei der Anomalieerkennung zu steigern.

Welche anderen Arten von Anomalien könnten in objektorientierten Perspektiven untersucht werden?

In objektorientierten Perspektiven könnten neben den im Kontext erwähnten Anomalien (Attributtausch, Zeitstempelverschiebung, zufällige Aktivitäten) auch weitere Arten von Anomalien untersucht werden. Einige Beispiele sind: Objektbezogene Anomalien: Inkonsistenzen in den Beziehungen zwischen Objekten: Anomalien, die auf unerwartete oder inkorrekte Verbindungen zwischen Objekten hinweisen, könnten untersucht werden. Fehlende oder zusätzliche Objekte: Anomalien, die auftreten, wenn erwartete Objekte fehlen oder unerwartete Objekte auftauchen, könnten identifiziert werden. Verhaltensanomalien: Abweichungen von normalen Verhaltensmustern: Anomalien, die auf ungewöhnliche oder nicht standardmäßige Verhaltensweisen von Objekten oder Prozessen hinweisen, könnten analysiert werden. Strukturelle Anomalien: Abweichungen in der Prozessstruktur: Anomalien, die auf unerwartete oder inkorrekte Strukturen innerhalb von Geschäftsprozessinstanzen hinweisen, könnten untersucht werden. Durch die Erweiterung der Analyse auf verschiedene Arten von Anomalien können objektorientierte Perspektiven eine umfassendere und präzisere Anomalieerkennung in Geschäftsprozessen ermöglichen.

Wie können Anomalien in Beziehungen zwischen und innerhalb mehrerer Objekte erkannt werden?

Anomalien in Beziehungen zwischen und innerhalb mehrerer Objekte können durch die Anwendung von fortgeschrittenen Analysetechniken in objektorientierten Perspektiven erkannt werden. Hier sind einige Ansätze, um solche Anomalien zu identifizieren: Graphenbasierte Anomalieerkennung: Verwendung von Graphenalgorithmen: Durch die Analyse von Graphenstrukturen können anomale Beziehungen zwischen Objekten identifiziert werden, z. B. durch die Erkennung von unerwarteten Verbindungen oder fehlenden Verknüpfungen. Attributbasierte Anomalieerkennung: Analyse von Attributwerten: Durch die Untersuchung von Attributwerten innerhalb von Objekten können Anomalien in den Beziehungen zwischen Objekten erkannt werden, z. B. durch das Identifizieren von inkonsistenten oder unerwarteten Attributmustern. Kombinierte Analyse: Integration von Graph- und Attributanalysen: Durch die Kombination von Graphen- und Attributanalysen können komplexe Anomalien in den Beziehungen zwischen und innerhalb mehrerer Objekte identifiziert werden, indem sowohl strukturelle als auch inhaltliche Aspekte berücksichtigt werden. Durch die Anwendung dieser Methoden können Anomalien in Beziehungen zwischen und innerhalb mehrerer Objekte effektiv erkannt und Geschäftsprozesse auf Unregelmäßigkeiten überprüft werden.