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基于层次化BERT的可解释性框架:一种面向业务过程预测的方法
1
作者
袁永旺
方贤文
卢可
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第5期1747-1761,共15页
业务过程预测作为业务过程管理(BPM)的一个重要研究方向,用于准确预测未来的行为事件。它可以为过程行为分析方法的下游任务提供重要支持。面向BPM研究,大多数现有的过程行为分析方法都采用了基于黑箱的深度学习模型,导致可解释性较差,...
业务过程预测作为业务过程管理(BPM)的一个重要研究方向,用于准确预测未来的行为事件。它可以为过程行为分析方法的下游任务提供重要支持。面向BPM研究,大多数现有的过程行为分析方法都采用了基于黑箱的深度学习模型,导致可解释性较差,无法提供关于为什么要做出某个预测结果的解释。首先,提出一种基于BERT的层次化可解释性框架(HBI),实现了从局部可解释扩展到全局(整体框架行为)可解释的能力。然后,基于层次化、特征重要性分析、注意力可视化的方法对框架进行可解释分析,理解内部运作过程和决策逻辑,提高透明度。最后,在真实的事件日志中的实验结果表明,相比最先进的研究方法,HBI框架既保证了高于基线的预测准确度,也确保了框架的可解释性。
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关键词
业务过程管理预测
可解释性
深度学习
注意力
事件日志
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题名
基于层次化BERT的可解释性框架:一种面向业务过程预测的方法
1
作者
袁永旺
方贤文
卢可
机构
安徽理工大学数学与大数据学院
安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室
出处
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第5期1747-1761,共15页
基金
国家自然科学基金资助项目(61572035)
安徽省重点研发计划资助项目(2022a05020005)
安徽省自然科学基金资助项目(2308085US11)。
文摘
业务过程预测作为业务过程管理(BPM)的一个重要研究方向,用于准确预测未来的行为事件。它可以为过程行为分析方法的下游任务提供重要支持。面向BPM研究,大多数现有的过程行为分析方法都采用了基于黑箱的深度学习模型,导致可解释性较差,无法提供关于为什么要做出某个预测结果的解释。首先,提出一种基于BERT的层次化可解释性框架(HBI),实现了从局部可解释扩展到全局(整体框架行为)可解释的能力。然后,基于层次化、特征重要性分析、注意力可视化的方法对框架进行可解释分析,理解内部运作过程和决策逻辑,提高透明度。最后,在真实的事件日志中的实验结果表明,相比最先进的研究方法,HBI框架既保证了高于基线的预测准确度,也确保了框架的可解释性。
关键词
业务过程管理预测
可解释性
深度学习
注意力
事件日志
Keywords
business process management prediction
interpretability
deep learning
attention
event logs
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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1
基于层次化BERT的可解释性框架:一种面向业务过程预测的方法
袁永旺
方贤文
卢可
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025
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