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题名基于BERT的多视角事件日志修复
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作者
张振虎
王丽丽
袁永旺
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机构
安徽理工大学数学与大数据学院
安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室
安徽理工大学安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第2期515-520,共6页
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基金
安徽理工大学高层次引进人才科研启动基金资助项目(2022yjrc87)
安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室开放基金资助项目(CSBD2022-ZD03)
深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室开放基金资助项目(SKLMRDPC22KF12)。
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文摘
在业务流程执行过程中,由于信息系统故障或者人工记录出错等问题导致事件日志中数据的丢失,从而产生缺失的事件日志,使用这种缺失日志会严重影响业务流程分析结果的质量。针对这种缺失日志的修复问题,现有研究大部分仅从数据视角或者行为视角进行展开,很少从数据和行为相融合的视角开展事件日志的修复工作。提出了一种基于BERT模型的多视角事件日志修复方法。该方法利用双层BERT模型,从数据和行为融合的视角训练模型,通过BERT模型的预训练任务((masked attribute model,MAM)和(masked event model,MEM))以及Transformer编码块的注意力机制捕获输入属性的双向语义信息和长期依赖关系,使用微调策略进行模型训练,以预测的形式修复事件日志中的缺失值。最后,通过公开可用的数据集进行评估分析,结果表明,该方法在修复事件日志方面表现良好。
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关键词
缺失日志
数据和行为融合
多视角修复
双层BERT
微调策略
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Keywords
missing logs
data and behavior fusion
multi perspective repair
double layer BERT
fine tuning strategy
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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