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摘要
业务过程的异常检测是过程感知信息系统必需的功能之一。目前大多数业务过程异常检测方法可以检测业务过程实例或事件的异常，但定位发生异常的具体事件属性比较困难。针对这种情况，本文提出一种基于注意力机制的业务过程异常检测方法。方法通过控制流和数据流两个视角从业务过程的事件日志中挖掘过程特征，构造数据集；基于注意力机制构建业务过程实例的下一事件预测模型，以预测当前过程实例的下一个执行事件及其属性的概率分布；使用过程实例中实际发生事件各属性的值和预测得到的该事件各属性的值的概率分布来计算该事件各属性的异常评分；其异常评分大于设定的异常评分阈值的事件属性被认为是异常属性，并定位此事件属性为异常来源。仿真实验表明，与现有的主流业务过程异常检测方法相比，在公开数据集上本文提出的异常检测方法可以更准确地检测出业务过程实例的事件及其属性异常，并可以定位引发异常的具体事件属性。本文的异常检测方法对提高过程感知信息系统的运行平稳性有重要作用。
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