Die Herausforderungen der Vorhersage der nächsten Aktivität

Die Vorhersage der nächsten Aktivität bezieht sich darauf, zu raten, was als Nächstes in laufenden Prozessen passiert. Viele Forscher konzentrieren sich darauf, fortschrittliche Deep-Learning-Techniken zu nutzen, um diese Vorhersagen zu verbessern, indem sie Modelle mit verfügbaren Ereignisprotokollen trainieren. Es gibt jedoch erhebliche Probleme bei der Bewertung dieser Modelle, die Fragen zu deren Effektivität aufwerfen.

#Was ist die Vorhersage der nächsten Aktivität?

Bei der Vorhersage der nächsten Aktivität geht es darum, den nächsten Schritt in einem Verfahren basierend auf historischen Daten vorherzusagen. Zum Beispiel könnte man in einem Geschäftsprozess vorhersagen wollen, welche Aktion als Nächstes unternommen wird, basierend darauf, was bisher passiert ist. Dieser Prozess geht über das blosse Erkennen von Verzögerungen oder anderen Problemen hinaus; er zielt darauf ab, Ergebnisse und Hindernisse vorherzusehen.

Traditionell stützten sich Forscher auf spezifische Modelle des Prozessverhaltens. Heutzutage konzentrieren sich viele auf neuronale Netzwerke, insbesondere zur Vorhersage des nächsten Schrittes in einer Ereignisfolge. Der übliche Ansatz besteht darin, ein vorhandenes Ereignisprotokoll zu nehmen, es in einen Trainings- und einen Testdatensatz zu teilen und die Trainingsdaten zu nutzen, um dem Modell beizubringen, wie es Vorhersagen trifft.

#Probleme mit den aktuellen Methoden

Ein grosses Problem bei den bestehenden Methoden ist, dass sie oft nicht wirklich bewerten, wie gut ein Modell zukünftige Aktionen auf völlig neuen Daten vorhersagen kann. Viele Studien verwenden denselben Satz von Ereignisprotokollen sowohl für Training als auch für Bewertung, was zu verzerrten Ergebnissen führt. Das bedeutet, dass die Modelle nicht auf eine Weise getestet werden, die ihre Effektivität in der realen Welt zeigt.

Wenn man sich gängige Ereignisprotokolle ansieht, fällt auf, dass die nächste Aktion hauptsächlich durch das bestimmt wird, was zuvor passiert ist. Das bedeutet, dass viele Vorhersagen einfach das wiederholen, was das Modell bereits gesehen hat. Die Leaks in diesen Protokollen führen zu einem falschen Gefühl der Genauigkeit.

Zudem haben Forscher festgestellt, dass es für bestimmte Vorhersagen mehrere gültige Optionen geben kann. Diese Etikett-Ambiguität kann es schwierig machen zu wissen, wie gut ein Modell tatsächlich performt, da es möglicherweise nur den häufigsten nächsten Schritt vorhersagt, anstatt sich an unterschiedliche Szenarien anpassen zu können.

#Training und Testen mit Ereignisprotokollen

Ein Ereignisprotokoll ist einfach eine Sammlung von Fällen, die jeweils durch eine Sequenz von Ereignissen repräsentiert werden. Jedes Ereignis hat spezifische Details, normalerweise die durchgeführte Aktion und eine Kennung für den zugehörigen Fall. Es können auch andere Attribute existieren, wie ein Zeitstempel oder die Person, die die Aufgabe ausführt.

Bei der Vorhersage der nächsten Aktivität versucht das Modell herauszufinden, welche Aktion als Nächstes eintreten wird, basierend auf einem Teil der Ereignisfolge. Das Modell lernt aus den Trainingsdaten, indem es vergangene Aktionen, die als "nächste Aktivität" gekennzeichnet sind, verwendet, um seine Vorhersagen zu leiten.

Modelle werden auf Paaren von "Präfixen" (der Sequenz von Ereignissen bis jetzt) und den entsprechenden nächsten Aktionen trainiert. Forscher verwenden typischerweise Leistungsmasse wie Genauigkeit, um zu sehen, wie gut das Modell auf einem Datensatz vorhersagt, den es während des Trainings nicht gesehen hat.

#Bewertungsprobleme

Bei der Bewertung der Methoden zur Vorhersage der nächsten Aktivität müssen Forscher vorsichtig sein. Ein Problem ist das Beispiel-Leck, bei dem Beispiele aus dem Trainingsdatensatz auch im Testdatensatz erscheinen. Das führt zu übermässig optimistischen Schlussfolgerungen über die Leistung eines Modells, weil das Modell einfach das zurückruft, was es bereits gesehen hat.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist, dass die Effektivität von Vorhersagen der nächsten Aktivität stark von den spezifischen Merkmalen des verwendeten Ereignisprotokolls beeinflusst wird. In vielen Fällen haben Protokolle ähnliche Aktionssequenzen, die zu unterschiedlichen Ergebnissen führen, was eine Etikett-Ambiguität schafft.

Die Leistung eines Vorhersagemodells wird oft durch seine Genauigkeit bewertet, die einfach der Prozentsatz der richtigen Vorhersagen ist, die es gemacht hat. Wenn die Vorhersagen jedoch keine neuen Erkenntnisse bringen, dann spiegelt die Bewertung vielleicht nicht wirklich wider, wie gut das Modell in realen Situationen abschneiden könnte.

#Verallgemeinerung bei der Vorhersage der nächsten Aktivität

Verallgemeinerung ist entscheidend in jeder Vorhersagemodellierungsaufgabe. Einfach gesagt, bezieht es sich darauf, wie gut ein Modell genaue Vorhersagen für neue Fälle machen kann, die nicht Teil seiner Trainingsdaten waren. Viele aktuelle Ansätze testen die Verallgemeinerung im Kontext der Vorhersage der nächsten Aktivität nicht richtig.

Um den Bewertungsprozess zu verbessern, sollten verschiedene Vorhersageszenarien, die auf unterschiedlichen Arten der Verallgemeinerung basieren, berücksichtigt werden. Zum Beispiel sollte ein Modell in der Lage sein, auch dann korrekt vorherzusagen, wenn es auf neue Aktionssequenzen stösst, die es noch nie zuvor gesehen hat.

#Szenarien für die Verallgemeinerung

1. Etikett-Ambiguität: Ein Modell könnte in Situationen geraten, in denen mehrere Aktionen nach einem bestimmten Punkt folgen könnten. Es ist wichtig, dass das Modell lernt, dass es mehr als eine gültige nächste Aktion geben kann, selbst wenn es auf Daten trainiert wurde, in denen nur eine Aktion häufig zu sein scheint.

2. Unbekannter Kontrollfluss: Ein Modell könnte Aktionen vorhersagen müssen, basierend auf Sequenzen, denen es noch nicht begegnet ist. Es ist wichtig, dass das Modell sein Wissen verallgemeinert, sodass es neue Muster in den Daten verarbeiten kann.

3. Unbekannte Kontextwerte: Der Kontext rund um Aktionen, wie wer sie ausgeführt hat oder wann sie stattfanden, kann die Vorhersagen beeinflussen. Modelle sollten in der Lage sein, Vorhersagen basierend auf bekannten Werten zu treffen, die auf neue Weise kombiniert werden können.

4. Neue Attributwerte: Manchmal könnten neue Aktivitäten oder Ressourcen nach dem Training des Modells eingeführt werden. In diesen Fällen sollte das Modell in der Lage sein, Unsicherheiten anzuzeigen oder fundierte Vermutungen basierend auf ähnlichen vergangenen Daten zu machen.

#Empfehlungen für zukünftige Forschung

Angesichts der genannten Herausforderungen muss sich die zukünftige Forschung darauf konzentrieren, robuste Bewertungsmethoden für die Vorhersage der nächsten Aktivität zu schaffen. Dies umfasst die Beurteilung, wie gut Modelle über verschiedene Szenarien verallgemeinern können.

Ein Ansatz ist die Erstellung synthetischer Ereignisprotokolle, die verschiedene Verallgemeinerungsszenarien simulieren. Das wird helfen, Modelle effektiver zu testen und ihre tatsächlichen Fähigkeiten zu verstehen. Ein weiteres Forschungsfeld könnte darin bestehen, Modelle zu verbessern, damit sie Etikett-Ambiguität effektiver erkennen und damit umgehen können.

Insgesamt, auch wenn Fortschritte bei der Vorhersage der nächsten Aktionen gemacht wurden, gibt es noch viel zu tun, um sicherzustellen, dass Modelle wirklich effektiv sind und sich an neue Situationen anpassen können. Ein besseres Verständnis von Verallgemeinerung in diesem Bereich kann zu Verbesserungen in praktischen Anwendungen in verschiedenen Branchen führen.