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使用LRP来解释基于lstm的下一个活动预测( XNAP: Making LSTM-based Next Activity Predictions Explainable by Using LRP )
S Weinzierl S Zilker J Brunk K Revoredo M Matzner J Becker
预测性业务流程监视(PBPM)是一种用于预测运行跟踪中的行为（如下一个活动）的技术。PBPM技术旨在通过向过程分析人员提供预测，支持他们的决策，从而提高过程性能。然而，PBPM技术的预测质量有限被认为是该技术在实际应用中建立的根本障碍。深度神经网络的使用，可以提高技术的预测质量，如下一个活动的预测。虽然DNN具有很好的预测性，但由于其学习表征的层次化方法，它们仍然缺乏可理解性。然而，流程分析人员需要理解预测的原因，以确定可能影响决策的干预机制，从而确保流程性能。在本文中，我们提出了XNAP，第一个可解释的，基于DNN的PBPM技术用于下一个活动预测。XNAP集成了可解释人工智能领域的分层相关性传播方法，通过为活动提供相关性值，使长短时记忆DNN的预测可解释。我们通过两个真实的事件日志来展示我们的方法的好处。
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