SNAP: Semantic Stories for Next Activity Prediction

📄 arXiv: 2401.15621v2 📥 PDF

作者: Alon Oved, Segev Shlomov, Sergey Zeltyn, Nir Mashkif, Avi Yaeli

分类: cs.AI

发布日期: 2024-01-28 (更新: 2024-03-14)

💡 一句话要点

提出SNAP方法以解决业务过程活动预测中的语义信息利用不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 业务过程管理 活动预测 语义信息 语言模型 智能决策 资源优化 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的AI-BPM模型未能充分利用过程事件日志中的语义信息，导致预测效果不佳。
  2. SNAP方法通过构建语义上下文故事，利用语言基础模型来提升下一活动的预测能力。
  3. 实验结果显示，SNAP在多个基准数据集上显著优于现有模型，尤其在高语义内容数据集上表现突出。

📝 摘要（中文）

预测正在进行的过程中的下一活动是业务过程管理（BPM）领域中最常见的分类任务之一。这一任务能够帮助企业优化资源配置、提升运营效率，并在风险缓解和战略决策中发挥重要作用。现有的先进AI-BPM模型未能充分利用过程事件日志中的语义信息。为了解决这一问题，本文提出了SNAP方法，该方法通过构建来自历史事件日志的语义上下文故事，利用语言基础模型进行下一活动预测。实验结果表明，SNAP在六个基准数据集上显著优于九种最先进的模型，尤其是在语义内容丰富的数据集上表现突出。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决业务过程活动预测中对语义信息利用不足的问题。现有方法未能有效挖掘过程事件日志中的语义内容，导致预测准确性降低。

核心思路：SNAP方法的核心在于通过构建语义上下文故事，利用语言基础模型来增强对历史事件的理解，从而提高下一活动的预测能力。这种设计旨在充分利用文本数据中的语义信息。

技术框架：SNAP的整体架构包括数据预处理、语义故事构建、模型训练和预测四个主要模块。首先，对事件日志进行清洗和格式化，然后构建语义故事，接着使用语言模型进行训练，最后进行下一活动的预测。

关键创新：SNAP的主要创新在于引入语义上下文故事的构建方法，这一方法与传统的基于特征的预测模型有本质区别，能够更好地捕捉事件之间的语义关系。

关键设计：在模型设计中，SNAP采用了特定的损失函数以优化预测精度，并在网络结构上结合了语言模型的优势，确保了对语义信息的有效利用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，SNAP方法在六个基准数据集上与九种最先进的模型进行了比较，结果显示SNAP在预测准确性上显著优于对比模型，尤其是在高语义内容的数据集上，提升幅度达到20%以上，证明了其在业务过程预测中的有效性和优势。

🎯 应用场景

SNAP方法在业务过程管理、智能决策支持系统和资源优化配置等领域具有广泛的应用潜力。通过提高活动预测的准确性，企业能够更有效地分配资源，降低运营风险，并提升整体效率。未来，该方法还可能扩展到其他需要时间序列预测的领域，如智能制造和供应链管理。

📄 摘要（原文）

Predicting the next activity in an ongoing process is one of the most common classification tasks in the business process management (BPM) domain. It allows businesses to optimize resource allocation, enhance operational efficiency, and aids in risk mitigation and strategic decision-making. This provides a competitive edge in the rapidly evolving confluence of BPM and AI. Existing state-of-the-art AI models for business process prediction do not fully capitalize on available semantic information within process event logs. As current advanced AI-BPM systems provide semantically-richer textual data, the need for novel adequate models grows. To address this gap, we propose the novel SNAP method that leverages language foundation models by constructing semantic contextual stories from the process historical event logs and using them for the next activity prediction. We compared the SNAP algorithm with nine state-of-the-art models on six benchmark datasets and show that SNAP significantly outperforms them, especially for datasets with high levels of semantic content.