一種預測流程剩余時間的可解釋特征分層方法

摘要： 流程剩余時間預測對于業(yè)務異常的預防和干預有著重要的價值和意義.現有的剩余時間預測方法通過深度學習技術達到了更高的準確率,然而大多數深度模型結構復雜難以解釋預測結果,即不可解釋問題.此外,剩余時間預測除了活動這一關鍵屬性還會根據領域知識選擇若干其他屬性作為預測模型的輸入特征,缺少通用的特征選擇方法,對于預測的準確率和模型的可解釋性存在一定的影響.針對上述問題,提出基于可解釋特征分... （共16頁）