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基于自关注分类的业务流程事件数据半监督异常检测

近年来,业务流程的分析变得越来越重要,尤其是因为出现了支持以数据为中心的流程视图的分析工具,从而为流程流提供了越来越多的操作支持。在这项工作中,提出了一种半监督分类模型,该模型考虑了深度学习(例如,深度生成模型)、时间序列分析(例如,长短期记忆)和序列处理(例如,注意机制)的不同发展,并将它们结合在一种方法中。分类模型的实验结果表明,该模型能够从事件数据中过滤出与活动和时间相关的异常,并且在分类精度(F1分数)方面优于现有方法。分类模型的F1得分高达93%。

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