基于双向顺序图卷积网络的生产业务流程活动预测方法

本发明公开了基于双向顺序图卷积网络的生产业务流程活动预测方法；首先将生产业务流程的事件日志构造成正向和逆向顺序图结构，分别在活动和属性两个层面进行处理；活动层面的顺序图通过图卷积层学习节点间的特征表示，并利用注意力机制融合正反向特征，形成活动级信息；属性层面则针对每种属性的顺序图进行处理，通过特征拼接和注意力机制融合属性级信息；最终，合并活动和属性级别的信息，输入分类模型以预测下一活动。本发明充分利用了双向顺序图、图卷积网络和注意力机制，逐渐抽象和组合节点特征，提高模型对复杂特征的学习能力，由此能够高效、准确地预测生产业务流程中的下一活动。