arXiv · ML· Sjoerd van Straten, Alessandro Padella, Marwan Hassani·· 6 小时前AI 评分20
SiamSA-PPM：面向标签稀缺的过程预测感知事件日志增强框架
Process-Aware Event Log Augmentation for Process Prediction under Labeled Data Scarcity
AI 导读
SiamSA-PPM 是一个结合 Siamese 学习和数据增强的自监督预测过程监控（PPM）框架，用于解决业务过程中标签数据稀缺和低变异性问题。 该框架利用控制流语义和频繁行为模式生成语义有效的轨迹变体，在真实日志实验中，其下一活动和最终结果预测性能优于或达到最先进基线水平，开源实现已公开。
来源：arXiv · ML · arxiv.org