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龙图腾网获悉上海技群信息科技有限公司申请的专利基于GRU-AE网络的多视角业务流程异常检测方法、系统以及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115545169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211362419.2，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权基于GRU-AE网络的多视角业务流程异常检测方法、系统以及设备是由王伟;曹健;关威设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GRU-AE网络的多视角业务流程异常检测方法、系统以及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于GRU‑AE网络的多视角业务流程异常检测方法，包括以下步骤：数据预处理，执行事件日志的预处理；执行模型训练；以及异常检测，将获取的特征输入训练后的模型，以获得属性级的异常分数，并根据阈值，将轨迹或者属性标记为异常或正常；其中，所述数据预处理步骤还包括步骤：获取事件日志的每一个轨迹，在第一个事件之前添加一个虚拟的开始事件，在最后一个事件之后添加一个虚拟的结束事件，将事件日志转换为三阶张量，作为待输入的特征；本发明既可以应用于在线流程异常检测，及时的报告流程执行过程中发生的异常，又可以应用于离线流程异常检测，过滤事件日志中的异常轨迹，分析异常发生原因。

本发明授权基于GRU-AE网络的多视角业务流程异常检测方法、系统以及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于GRU-AE网络的多视角业务流程异常检测方法，其特征在于，所述基于GRU-AE网络的多视角业务流程异常检测方法包括以下步骤： 数据预处理，执行事件日志的预处理； 执行模型训练；以及 异常检测，将获取的特征输入训练后的模型，以获得属性级的异常分数，并根据阈值，将轨迹或者属性标记为异常或正常； 其中，所述数据预处理步骤还包括步骤：获取事件日志的每一个轨迹，在第一个事件之前添加一个虚拟的开始事件，在最后一个事件之后添加一个虚拟的结束事件，将事件日志转换为三阶张量，作为待输入的特征； 其中，所述执行模型训练步骤还包括步骤：GRU-AE网络基于转换后的三维张量执行模型训练，学习事件日志中的正常行为，其中损失函数基于交叉熵准则，重建每个事件的每个属性在每个轨迹的属性值，公式为： ； 公式中，t表示轨迹，e表示事件，表示属性，表示日志中的轨迹数量，表示在日志中的轨迹的最大长度，表示属性个数； 其中，所述异常检测步骤还包括步骤：异常分数被定义为在概率分布中大于指定属性值的概率的所有概率之和，公式为： ； 其中，通过使用一个阈值τ，将异常分数映射为0或1,0表示正常，1表示异常； 其中，所述基于GRU-AE网络的多视角业务流程异常检测方法还包括步骤：提供包括多个编码器和解码器的网络结构，属性集合中的每个属性被分配了一个编码器和一个解码器，在编码器中，以双向GRU作为主要结构，学习特征的表示；在解码器中，以GRU为主要结构，重建正常行为；引入注意力机制。

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