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基于约束轨迹聚类的事件日志批量修复方法
1
作者
田银花
李昕燃
+3 位作者
武于皓
韩咚
杜玉越
王路
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期2797-2808,共12页
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...
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逐条检查轨迹,并对各类异常行为采用不同策略进行修复,导致修复效率低下、适用性不强。针对上述问题,利用轨迹聚类方法,结合文本相似度指标,提出一种基于约束轨迹聚类的批量日志修复方法。该方法通过对轨迹聚类的每个步骤施加约束条件,使得单个簇包含作为簇中心的拟合轨迹以及与该拟合轨迹相似的异常轨迹,且中心轨迹即为异常轨迹的修复结果。该方法不但无需分析异常行为,直接获得修复后的拟合轨迹,而且实现了对于异常轨迹的批量修复。实验表明,该方法在脱离过程模型并保证高修复准确率的前提下,能够在噪音过滤之后,有效且高效地对事件日志进行批量修复。
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关键词
轨迹聚类
文本相似度
日志修复
事件日志
噪音过滤
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职称材料
基于图像数据的缺失活动日志修复CNN方法
2
作者
刘旺成
方欢
张顺
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期2787-2796,共10页
由于异常值和缺失值的扰动影响,业务流程系统可能会产生低质量的事件日志。针对缺失活动的日志修复问题,现有日志修复研究主要从缺失活动的重构方面进行展开,很少有从预测缺失活动角度进行修复工作。鉴于此,提出一种结合迹行为特征的卷...
由于异常值和缺失值的扰动影响,业务流程系统可能会产生低质量的事件日志。针对缺失活动的日志修复问题,现有日志修复研究主要从缺失活动的重构方面进行展开,很少有从预测缺失活动角度进行修复工作。鉴于此,提出一种结合迹行为特征的卷积神经网络模型,用来修复迹中的缺失活动。其核心思想是按照时间属性和活动属性两个维度,根据活动之间的行为关系,将业务流程的事件日志转换为空间数据,继而转化为图像矩阵,并通过卷积神经网络模型训练来预测缺失活动。所提方法从事件日志的角度出发,不依赖于任何有关生成事件日志的业务流程模型先验知识,最后利用真实和人工生成事件日志将所提方法与已有研究进行对比分析,实验结果表明所提方法在活动修复精确度上优于已有研究结果。
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关键词
日志修复
卷积神经网络
缺失活动
事件预测
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职称材料
基于BERT和弱行为轮廓的可解释性事件日志修复方法
3
作者
李炳辉
方欢
梅振辉
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第5期38-51,共14页
由异常值和缺失值导致的低质量事件日志在实际的业务流程中通常不可避免,低质量的事件日志会降低过程挖掘相关算法的性能,从而干扰决策的正确实施。在系统参考模型未知的条件下,现有方法在进行日志异常检测与修复工作中,存在需要人为设...
由异常值和缺失值导致的低质量事件日志在实际的业务流程中通常不可避免,低质量的事件日志会降低过程挖掘相关算法的性能,从而干扰决策的正确实施。在系统参考模型未知的条件下,现有方法在进行日志异常检测与修复工作中,存在需要人为设定阈值、不知预测模型学习何种行为约束以及修复结果可解释性较差的问题。采用遮掩策略的预训练语言模型BERT可以通过上下文信息自监督地学习文本中的通用语义,受此启发,提出了模型BERT4Log和弱行为轮廓理论,并结合多层多头注意力机制进行低质量事件日志的可解释修复。所提修复方法不需要预先设定阈值,仅需要进行一次自监督训练,同时该方法利用弱行为轮廓理论量化行为上的日志修复程度,并结合多层多头注意力机制实现对具体预测结果的详细解释。最后,在一组公开数据集上对方法性能进行评估,并与目前性能最优的研究进行对比分析,实验结果表明BERT4Log的修复性能整体优于对比方法,可以学习弱行为轮廓并实现修复结果的详细解释。
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关键词
事件日志修复
弱行为轮廓
BERT
可解释模型
注意力机制
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职称材料
题名
基于约束轨迹聚类的事件日志批量修复方法
1
作者
田银花
李昕燃
武于皓
韩咚
杜玉越
王路
机构
山东科技大学智能装备学院
山东科技大学继续教育学院
山东科技大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期2797-2808,共12页
基金
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)
+2 种基金
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)。
文摘
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逐条检查轨迹,并对各类异常行为采用不同策略进行修复,导致修复效率低下、适用性不强。针对上述问题,利用轨迹聚类方法,结合文本相似度指标,提出一种基于约束轨迹聚类的批量日志修复方法。该方法通过对轨迹聚类的每个步骤施加约束条件,使得单个簇包含作为簇中心的拟合轨迹以及与该拟合轨迹相似的异常轨迹,且中心轨迹即为异常轨迹的修复结果。该方法不但无需分析异常行为,直接获得修复后的拟合轨迹,而且实现了对于异常轨迹的批量修复。实验表明,该方法在脱离过程模型并保证高修复准确率的前提下,能够在噪音过滤之后,有效且高效地对事件日志进行批量修复。
关键词
轨迹聚类
文本相似度
日志修复
事件日志
噪音过滤
Keywords
trace
clustering
text
similarity
log
repair
event
log
noise
filtering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于图像数据的缺失活动日志修复CNN方法
2
作者
刘旺成
方欢
张顺
机构
安徽理工大学数学与大数据学院
安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期2787-2796,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61902002)
国家重点研发计划资助项目(2023YFC3807501)。
文摘
由于异常值和缺失值的扰动影响,业务流程系统可能会产生低质量的事件日志。针对缺失活动的日志修复问题,现有日志修复研究主要从缺失活动的重构方面进行展开,很少有从预测缺失活动角度进行修复工作。鉴于此,提出一种结合迹行为特征的卷积神经网络模型,用来修复迹中的缺失活动。其核心思想是按照时间属性和活动属性两个维度,根据活动之间的行为关系,将业务流程的事件日志转换为空间数据,继而转化为图像矩阵,并通过卷积神经网络模型训练来预测缺失活动。所提方法从事件日志的角度出发,不依赖于任何有关生成事件日志的业务流程模型先验知识,最后利用真实和人工生成事件日志将所提方法与已有研究进行对比分析,实验结果表明所提方法在活动修复精确度上优于已有研究结果。
关键词
日志修复
卷积神经网络
缺失活动
事件预测
Keywords
log
repair
convolutional
neural
networks
missing
activity
event
prediction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于BERT和弱行为轮廓的可解释性事件日志修复方法
3
作者
李炳辉
方欢
梅振辉
机构
安徽理工大学数学与大数据学院
安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第5期38-51,共14页
基金
国家自然科学基金(61902002)。
文摘
由异常值和缺失值导致的低质量事件日志在实际的业务流程中通常不可避免,低质量的事件日志会降低过程挖掘相关算法的性能,从而干扰决策的正确实施。在系统参考模型未知的条件下,现有方法在进行日志异常检测与修复工作中,存在需要人为设定阈值、不知预测模型学习何种行为约束以及修复结果可解释性较差的问题。采用遮掩策略的预训练语言模型BERT可以通过上下文信息自监督地学习文本中的通用语义,受此启发,提出了模型BERT4Log和弱行为轮廓理论,并结合多层多头注意力机制进行低质量事件日志的可解释修复。所提修复方法不需要预先设定阈值,仅需要进行一次自监督训练,同时该方法利用弱行为轮廓理论量化行为上的日志修复程度,并结合多层多头注意力机制实现对具体预测结果的详细解释。最后,在一组公开数据集上对方法性能进行评估,并与目前性能最优的研究进行对比分析,实验结果表明BERT4Log的修复性能整体优于对比方法,可以学习弱行为轮廓并实现修复结果的详细解释。
关键词
事件日志修复
弱行为轮廓
BERT
可解释模型
注意力机制
Keywords
Event
log
repair
Weak
behavioral
profiles
BERT
Interpretable
model
Attention
mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于约束轨迹聚类的事件日志批量修复方法
田银花
李昕燃
武于皓
韩咚
杜玉越
王路
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于图像数据的缺失活动日志修复CNN方法
刘旺成
方欢
张顺
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
3
基于BERT和弱行为轮廓的可解释性事件日志修复方法
李炳辉
方欢
梅振辉
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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