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申请/专利权人：杭州电子科技大学;杭州电子科技大学舟山同博海洋电子信息研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种基于集成学习的业务流程多任务预测方法，该方法首先获取系统运行产生的业务流程历史日志数据，并提取用于预测任务的信息构建成原始数据集，针对不同的任务，对原始数据集进行预处理。其次构建由输入层、嵌入层、特征提取层、多任务输出层组成的多任务预测模型，使用预处理后的原始数据集作为多任务预测模型输入，得到各任务的预测结果，并计算损失，对多任务预测模型进行训练。最后将训练后的多任务预测模型进行在线部署，根据系统产生的业务流程日志进行流程任务预测。本发明利用集成学习的思想，以提高任务预测精度和泛化能力，为预测性业务流程监控领域的研究提供了方法支持。
主权项：1.一种基于集成学习的业务流程多任务预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1从目标流程系统中获取系统运行产生的业务流程历史日志数据，并从中提取用于预测任务的信息，构建成原始数据集；步骤2根据日志提取的信息针对不同的任务，对原始数据集进行预处理，转化为特征向量；步骤3构建由输入层、嵌入层、特征提取层、多任务输出层组成的多任务预测模型；步骤4使用预处理后的原始数据集作为多任务预测模型输入，得到各个任务的预测结果，将预测结果与真实结果计算损失，对多任务预测模型进行训练；步骤5将训练后的多任务预测模型进行在线部署，根据系统产生的业务流程日志进行流程任务预测。
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