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数据感知的流程预测方法研究
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数据感知的流程预测方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-21页
　1.1 研究背景第11-14页
　1.2 研究现状第14-17页
　　1.2.1 流程结果预测第14-16页
　　1.2.2 流程未来活动预测第16-17页
　　1.2.3 流程优化第17页
　1.3 研究内容第17-20页
　1.4 文章结构第20页
　1.5 本章小结第20-21页
第二章 相关概念与技术介绍第21-31页
　2.1 业务流程相关概念第21-24页
　　2.1.1 基础名词解释第21-22页
　　2.1.2 事件日志第22-23页
　　2.1.3 流程发现第23-24页
　2.2 决策树第24-26页
　2.3 深度学习方法第26-28页
　　2.3.1 神经网络基本原理第26-27页
　　2.3.2 卷积神经网络第27-28页
　2.4 数据向量编码方法第28-30页
　　2.4.1 One-Hot编码第28-29页
　　2.4.2 归一化第29-30页
　2.5 本章小结第30-31页
第三章 数据感知的业务流程预测方法第31-63页
　3.1 方法概述第31-33页
　3.2 业务流程事件流的相关定义第33-37页
　　3.2.1 活动分类定义第33-35页
　　3.2.2 数据分类定义第35-37页
　3.3 事件的下一步事件的定义第37-38页
　3.4 事件的较远事件的定义第38-39页
　3.5 业务流程结果的定义第39-41页
　3.6 异常事件与错误事件的定义第41-42页
　3.7 DABPP模型原理及架构第42-45页
　3.8 事件的下一步结果预测模型第45-51页
　　3.8.1 事件的编码方法第46-47页
　　3.8.2 事件的下一步表示方法第47-49页
　　3.8.3 构建下一步事件预测模型第49-51页
　3.9 事件的较远结果预测模型第51-58页
　　3.9.1 事件的编码方法第51-52页
　　3.9.2 事件后续流程结果表示方法第52-53页
　　3.9.3 构建预测模型第53-58页
　3.10 活动属性分析模型第58-61页
　　3.10.1 活动属性分析模型数据获取与标签第58-60页
　　3.10.2 活动属性分析模型产物第60-61页
　3.11 本章小结第61-63页
第四章 实验结果评估与分析第63-81页
　4.1 实验准备第63-69页
　　4.1.1 数据集的要求与准备第63-65页
　　4.1.2 对比基线说明第65-66页
　　4.1.3 评估指标第66-68页
　　4.1.4 实验运行环境第68-69页
　4.2 DABPP模型性能评估与分析第69-74页
　　4.2.1 训练阶段评估第69-70页
　　4.2.2 测试阶段评估第70-74页
　4.3 活动属性分析结果第74-79页
　　4.3.1 决策树模型结果分析第75-76页
　　4.3.2 属性重要程度分析第76-79页
　4.4 本章小结第79-81页
第五章 数据感知的业务流程预测原型系统第81-87页
　5.1 原型需求分析第81-82页
　5.2 原型系统结构设计第82-83页
　5.3 原型系统实现第83-86页
　5.4 本章小结第86-87页
第六章 总结与展望第87-91页
　6.1 工作总结第87-89页
　6.2 未来的工作第89-91页
参考文献第91-97页
致谢第97-99页
在读期间发表学术论文目录第99页

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