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Graph Neural Networks Based on Directly-Following Graphs for Predictive Process Monitoring
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于直接跟随图（DFG）的图神经网络（GNN）方法，克服了现有预测过程监控方法在序列表示上的局限性。通过不同的DFG表示，设计了适合复杂业务流程的预测模型，显著提升了预测准确性。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于直接跟随图（DFG）的图神经网络（GNN）方法。
- 该方法克服了现有预测过程监控方法在序列表示上的局限性。
- 通过不同的DFG表示，设计了适合复杂业务流程的预测模型。
- 该模型显著降低了信息损失，提升了预测准确性。
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