轨迹聚类

作品数：197被引量：987H指数：15
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面向异质事件日志的轨迹聚类采样框架被引量：1
《计算机集成制造系统》2024年第9期3199-3207,共9页张帅鹏 刘聪 苏轩 郭娜 高庆鑫 李彩虹 曾庆田 
国家自然科学基金资助项目(62472264,52374221);山东省泰山学者工程专项基金资助项目(tsqn201909109,ts20190936);山东省自然科学基金优秀青年基金资助项目(ZR2021YQ45);山东省高等学校青创科技计划创新团队资助项目(2021KJ031)。
信息系统在执行过程中收集了大量的业务流程事件日志,流程发现旨在从事件日志中发现流程模型,从而为改进提供事实依据。已有流程发现方法在处理大规模事件日志时仍存在性能瓶颈,事件日志采样技术为提高流程发现的效率提供了一种有效方...
关键词：异质性 轨迹聚类 日志采样 流程发现 质量评估 
基于约束轨迹聚类的事件日志批量修复方法
《计算机集成制造系统》2024年第8期2797-2808,共12页田银花 李昕燃 武于皓 韩咚 杜玉越 王路 
国家自然科学基金资助项目(72101137);教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(21YJCZH150,20YJCZH159);山东省自然科学基金资助项目(ZR2021MF117,ZR2022QF020);山东省重点研发计划(软科学)资助项目(2022RKY02009);山东省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心山东科技大学山东数字经济研究基地资助项目(SDSZJD202314)。
企业业务运行过程中会产生大量的事件日志,事件日志是业务过程挖掘、监控和优化的基础和保障。然而,原始的事件日志由于缺乏结构及过于灵活导致难以直接应用于过程挖掘,对事件日志进行修复势在必行。现有日志修复方法需要结合过程模型...
关键词：轨迹聚类 文本相似度 日志修复 事件日志 噪音过滤 
iBelt:一种事件日志的可解释聚类分析方法被引量：2
《计算机集成制造系统》2022年第10期3175-3186,共12页刘雯 王桂玲 
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1402500);国家自然科学基金重点资助项目(61832004);国家自然科学基金国际(地区)合作与交流资助项目(62061136006)。
鉴于当前大多数方法因在日志聚类结果上缺乏可解释性而影响应用,提出一种事件日志的可解释聚类分析方法iBelt。该方法定义“过程连接带”描述事件日志的分析结果,基于聚类树思想设计了提升聚类树模型,并采用方差和判别特征分析的无监督...
关键词：过程挖掘 轨迹聚类 可解释性聚类 决策树 
基于信息熵的无标日志划分评价方法被引量：3
《计算机集成制造系统》2020年第6期1483-1491,共9页林雷蕾 杨良 闻立杰 周华 王建民 
国家重点研发计划资助项目(2017YFA0700605);国家自然科学基金资助项目(61472207,71690231);北京信息科学与技术国家研究中心资助项目。
为提升模型发现的质量,可以利用日志划分将原始日志数据划分为多个子日志。现有日志划分的评价方法基本采用有标的方式来衡量划分的质量,而实际生活中很难获取到有标的日志数据。为此,提出划分熵作为无标日志划分的衡量标准。首先,定义...
关键词：过程挖掘 日志划分 信息熵 轨迹聚类 
基于轨迹聚类种群的遗传过程混成挖掘算法被引量：6
《计算机集成制造系统》2020年第6期1510-1524,共15页汤雅惠 朱锐 李彤 南峰涛 郑明 马自飞 
国家自然科学基金资助项目(61662085,61662065);云南省自然科学基金基础研究面上资助项目(2019FB135);云南大学数据驱动的软件工程省科技创新团队资助项目(2017HC012);云南大学“东陆中青年骨干教师”培养计划资助项目;云南大学教育厅科学研究基金研究生类资助项目(2019Y008);云南大学研究生科研创新基金资助项目(2019158)。
遗传过程挖掘算法以模型质量引导模型的发现,在挖掘模型的同时不断修正挖掘算法的执行,因此相比于其他挖掘算法,更容易生成高质量的过程模型。但由于其迭代发现的特性,对于大型日志,挖掘效率往往较低且生成模型质量不高。针对以上问题,...
关键词：过程挖掘 归纳挖掘算法 轨迹聚类 遗传过程挖掘算法 
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