上下文環(huán)境下探測(cè)概念漂移的算法研究.pdf

1、流程挖掘在社會(huì)日常生產(chǎn)工作中起到非常重要的作用。但是，由于當(dāng)今市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)和技術(shù)的升級(jí)，系統(tǒng)的流程會(huì)趨向于彈性化、靈活化。因此，需要感知系統(tǒng)流程變化和變化后的流程對(duì)于當(dāng)前系統(tǒng)運(yùn)作的影響，以及如何優(yōu)化和控制變化后的物質(zhì)資源和人力資源的分配。目前，在復(fù)雜的流程中很難通過人工的方式檢測(cè)流程各個(gè)點(diǎn)的細(xì)小變化，此時(shí)需要一定的技術(shù)用來(lái)自動(dòng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)復(fù)雜流程系統(tǒng)中流程的變化。通過檢查流程的變化可以及時(shí)對(duì)整體流程做出調(diào)節(jié)、優(yōu)化。當(dāng)系統(tǒng)流程出現(xiàn)問題時(shí)，可以

2、清楚的、方向明確地排查問題根源。在流程挖掘領(lǐng)域，這項(xiàng)技術(shù)稱為“基于流程挖掘的概念漂移的偵測(cè)”。
　　 傳統(tǒng)的流程挖掘領(lǐng)域中概念漂移算法大多對(duì)變化識(shí)別率低、算法復(fù)雜度高，更為重要的是沒有應(yīng)用到流程的上下文周邊環(huán)境。流程上下文環(huán)境的應(yīng)用將會(huì)是流程挖掘領(lǐng)域的下一個(gè)突破點(diǎn)。本文在原有的研究基礎(chǔ)上，提出了一種新型的算法。該算法通過計(jì)算樣本之間的結(jié)構(gòu)屬性（關(guān)聯(lián)系數(shù)、關(guān)系熵、跟隨矩陣），以及上下文屬性（時(shí)間屬性，人員屬性），利用屬性矩陣獲得日

3、志之間的距離，利用假設(shè)檢驗(yàn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本的處理，發(fā)現(xiàn)流程運(yùn)行中發(fā)生的概念漂移。算法出于時(shí)間復(fù)雜度的考慮，利用流程變化前后的穩(wěn)定性，同時(shí)為減少對(duì)樣本屬性的提取與計(jì)算，通過先計(jì)算大日志塊，然后逐步細(xì)化，最后將漂移點(diǎn)收斂至概念漂移發(fā)生的位置，從而偵測(cè)到概念漂移。另一方面，算法為了提高精確度，利用上下文環(huán)境中時(shí)間的變化和任務(wù)完成者的變化來(lái)提高算法對(duì)流程變化的敏感性。本文最后設(shè)計(jì)了相關(guān)實(shí)驗(yàn)對(duì)算法驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明，在日志規(guī)模在200、2000、2