LLM-based event abstraction and integration for IoT-sourced logs

📄 arXiv: 2409.03478v1 📥 PDF

作者: Mohsen Shirali, Mohammadreza Fani Sani, Zahra Ahmadi, Estefania Serral

分类: cs.DB, cs.ET, cs.LG

发布日期: 2024-09-05

备注: 12 pages

DOI: 10.1007/978-3-031-78666-2_11

💡 一句话要点

利用LLM进行物联网日志的事件抽象与集成，提升流程挖掘应用效果

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 物联网 事件抽象 事件集成 大型语言模型 流程挖掘

📋 核心要点

  1. 物联网设备产生海量数据，但原始数据需要转化为事件数据才能用于分析，这是一个挑战。
  2. 论文提出利用大型语言模型（LLM）进行事件抽象和集成，将原始传感器数据转化为可用的事件日志。
  3. 实验结果表明，该方法在检测高级活动方面达到了90%的平均准确率，证明了LLM的有效性。

📝 摘要（中文）

本文探讨了利用大型语言模型（LLM）在事件抽象和集成方面的潜力。物联网（IoT）设备产生的数据流需要转化为事件数据才能进行分析。该方法旨在从原始传感器读数中创建事件记录，并将来自多个IoT源的日志合并为单个事件日志，以供进一步的流程挖掘应用使用。论文通过在老年护理和纵向健康监测中的IoT应用案例研究，展示了LLM在事件抽象方面的能力。结果表明，在检测高级活动方面平均准确率达到90%。这些结果突显了LLM在解决事件抽象和集成挑战方面的潜力，有效弥合了现有差距。

🔬 方法详解

问题定义：物联网设备产生的大量原始数据难以直接用于分析，需要进行事件抽象和集成。现有方法在处理多源异构数据时存在困难，且人工处理成本高昂。因此，如何高效、准确地从原始传感器数据中提取有意义的事件信息，并将其整合为统一的事件日志，是亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和生成能力，将原始传感器读数视为文本数据，通过提示工程（Prompt Engineering）引导LLM理解数据含义，并生成相应的事件记录。通过LLM的语义理解能力，可以有效地处理不同类型和格式的传感器数据，实现事件的抽象和集成。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据预处理：对原始传感器数据进行清洗和格式化，使其符合LLM的输入要求。2) 提示工程：设计合适的提示语，引导LLM理解传感器数据的含义，并生成相应的事件描述。3) LLM推理：将预处理后的数据和提示语输入LLM，生成事件记录。4) 事件集成：将来自不同IoT源的事件记录进行整合，形成统一的事件日志。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将大型语言模型应用于物联网数据的事件抽象和集成。与传统的基于规则或机器学习的方法相比，LLM具有更强的泛化能力和适应性，可以处理更复杂和多样化的数据。此外，通过提示工程，可以灵活地控制LLM的行为，使其生成符合特定需求的事件记录。

关键设计：论文中关键的设计在于提示语的设计。提示语需要清晰地描述传感器数据的含义，并指导LLM生成相应的事件描述。例如，可以包含传感器类型、测量值、时间戳等信息，并要求LLM根据这些信息推断出用户的活动或状态。此外，还可以通过微调LLM来进一步提高其在特定领域的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在老年护理场景下，检测高级活动的平均准确率达到了90%。这表明LLM在事件抽象和集成方面具有很高的潜力，能够有效地从原始传感器数据中提取有意义的事件信息。与传统方法相比，该方法具有更高的准确率和更好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于智能家居、智慧医疗、工业物联网等领域。例如，在老年护理中，可以利用该方法从传感器数据中自动识别老年人的日常活动，如睡眠、饮食、运动等，从而为老年人提供个性化的健康管理服务。在工业物联网中，可以用于监测设备运行状态，及时发现异常情况，提高生产效率。

📄 摘要（原文）

The continuous flow of data collected by Internet of Things (IoT) devices, has revolutionised our ability to understand and interact with the world across various applications. However, this data must be prepared and transformed into event data before analysis can begin. In this paper, we shed light on the potential of leveraging Large Language Models (LLMs) in event abstraction and integration. Our approach aims to create event records from raw sensor readings and merge the logs from multiple IoT sources into a single event log suitable for further Process Mining applications. We demonstrate the capabilities of LLMs in event abstraction considering a case study for IoT application in elderly care and longitudinal health monitoring. The results, showing on average an accuracy of 90% in detecting high-level activities. These results highlight LLMs' promising potential in addressing event abstraction and integration challenges, effectively bridging the existing gap.