回归与矩阵分解的业务过程时间预测算法

随着信息技术的不断发展,企业的竞争也越来与越激烈,为了提高业务过程效率,业务过程时间预测在近几年得到了越来越多的关注.然而,现有的业务过程时间预测方法没有考虑隐因子对业务过程活动时间预测的影响.为此,本文提出一种结合回归与联合概率矩阵分解的时间预测方法.该方法结合上下文环境(可观测特征与不可观测特征)对活动执行时间进行预测,并将该方法应用于两种不同业务过程类型的真实数据集中.实验结果表明,我们的方法与相关的业务过程时间预测方法相比具有更高的预测精度.

面向业务过程的时间预测方法

为了在充满竞争的社会环境中生存,企业必须实现高效的工作流程.为此,时间作为业务流程中的重要因素,在近几年得到了越来越多的关注.准确的时间预测对提高企业服务效率、降低运行成本,预防违规活动发生等具有重要意义.时间预测根据应用的场景分为业务过程的剩余时间预测,业务过程中某一个活动执行时间预测以及业务过程的违规预测三种类型.本文综述了近年来有关时间预测的研究成果,总结了时间预测技术面临的挑战,并在此基础上给出了未来的研究方向.