一种基于超图神经网络的生产业务流程下一活动预测方法
申请号:CN202410934168
申请日期:2024-07-12
公开号:CN118822029A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于超图神经网络的生产业务流程下一活动预测方法:首先预处理事件日志数据,将日志中的活动序列转换成超图结构,通过超边建立活动和活动之间、活动和属性之间的联系;引入超图卷积网络和超图注意力网络,分别处理给定的超图,学习超图节点的深层次表示;接着引入注意力机制,融合超图卷积网络和超图注意力网络处理结果,动态捕捉节点间关联程度,得到更加全面的超图表示;最后将融合后的信息表示输入到分类模型中,预测下一活动。本发明充分利用超图、超图神经网络和注意力机制,逐步抽象和组合节点特征,显著提升模型对复杂生产特征的学习能力,实现高效、准确的业务流程预测,为生产决策和流程优化提供强有力的技术支持。
技术关键词
活动预测方法
节点特征
矩阵
引入注意力机制
日志
拉普拉斯
神经网络单元
数据
数值
序列
关系
数学
字段
顶点
决策
格式