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现代操作系统与网络服务管理 1

丛书名：新编高等院校计算机科学与技术规划教材

2014年

作者：廉文娟花嵘曾庆田

本书以现代流行的操作系统WindowsServer2008、RedHatEnterpriseLinux6.0为例，介绍了现代操作系统的管理和网络服务器的搭建。全书共分14章，涉及磁盘管理、文件系统管理、用户和组的管理、活动目录管理、Linux系统管理、Linux文件共... 详细信息

ISBN: (数字)9787563538416

ISBN: (纸本)9787563538416

本书以现代流行的操作系统WindowsServer2008、RedHatEnterpriseLinux6.0为例，介绍了现代操作系统的管理和网络服务器的搭建。全书共分14章，涉及磁盘管理、文件系统管理、用户和组的管理、活动目录管理、Linux系统管理、Linux文件共享服务、WindowsServer2008和RHEL6下DNS服务器、DHCP服务器、WEB服务器、FTP服务器、邮件服务器的安装、配置与管理、操作系统安全管理等内容。本书内容丰富，涵盖常用系统管理的大部分内容和重要的网络服务器的架设。在介绍网络服务器的配置时，注重比较不同操作系统下的异同。本书在注重原理的同时，结合典型的配置实例，使读者对服务的原理与管理有更深入的理解和学习。

关键词：操作系统网络服务器

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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汇雅图书（南通市图书馆）

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Petri网的进程表达式与语言表达式

小型微型计算机系统 2004年第4期25卷 654-658页

作者：曾庆田吴哲辉马炳先中国科学院计算机技术研究所智能信息处理重点实验室北京100080 山东科技大学计算机科学与技术系山东泰安271019

Petri网的语言和进程都是网系统行为的一种有效的描述手段 .对应的进程表达式和语言表达式给出了系统全体行为的约束描述 .本文首先对 Petri网的进程表达式进行了类型的划分并给出了相应的代数判定依据 ,随后证明了 Petri网的进程表达... 详细信息

Petri网的语言和进程都是网系统行为的一种有效的描述手段 .对应的进程表达式和语言表达式给出了系统全体行为的约束描述 .本文首先对 Petri网的进程表达式进行了类型的划分并给出了相应的代数判定依据 ,随后证明了 Petri网的进程表达式与语言表达式的类型一致性 ,由此给出了由进程表达式求取语言表达式的算法 ,为基于 Petri网语言 (尤其是无界 Petri网 )

关键词： Petri网语言进程表达式进程网系统属型算法

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基于药物疗效日志的临床路径挖掘方法

计算机集成制造系统 2019年第4期25卷 1017-1025页

作者：李睿易鲁法明包云霞曾庆田朱冠烨山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 中国科学院计算技术研究所北京100190

标准临床路径对于规范治疗流程、提高治疗效果具有重要作用,但当前的临床路径是面向同一病种的所有患者制定的,无法体现患者或者医疗部门的个性化信息。为了实现符合患者和医疗部门特点的个性化临床路径,从医疗信息化系统中记录的患者... 详细信息

标准临床路径对于规范治疗流程、提高治疗效果具有重要作用,但当前的临床路径是面向同一病种的所有患者制定的,无法体现患者或者医疗部门的个性化信息。为了实现符合患者和医疗部门特点的个性化临床路径,从医疗信息化系统中记录的患者处方数据出发,进行药物治疗临床路径的挖掘。首先由处方数据结合DrugBank数据库生成患者的每日用药疗效文档;然后使用词对隐狄利克雷分布模型对这些药物疗效文档进行主题聚类,得到患者每日所用药物对应的疗效主题;最后以各个患者的药物疗效主题序列为输入,训练概率后缀树模型作为药物治疗的临床路径模型,该模型既可以辅助专家进行个性化临床路径的制定,也可以用于患者后续服用药物的推荐。以MIMIC-Ⅲ数据库中肺炎患者的处方数据为实例,对所提方法的可行性和有效性进行了验证。

关键词：过程挖掘词对隐狄利克雷分布模型概率后缀树临床路径

面向紧邻关系重发现的事件日志采样方法及其应用

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计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2832-2843页

作者：苏轩刘聪闻立杰孟晓亮李彩虹曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 清华大学软件学院北京100084

事件日志采样作为近年来流程挖掘领域一个新的研究热点,旨在提高流程挖掘任务的效率,如模型发现、合规性检查、流程预测等。然而目前已有的采样方法不能很好地保证挖掘模型的质量,且针对大规模事件日志的采样效率低。任务紧邻关系作为... 详细信息

事件日志采样作为近年来流程挖掘领域一个新的研究热点,旨在提高流程挖掘任务的效率,如模型发现、合规性检查、流程预测等。然而目前已有的采样方法不能很好地保证挖掘模型的质量,且针对大规模事件日志的采样效率低。任务紧邻关系作为事件日志中行为描述的基本单元,在各类流程挖掘任务中起到了关键作用。鉴于此,提出了一个通用的面向紧邻关系重发现的事件日志采样方法,该方法可保证紧邻关系的重发现性。为了验证该采样方法的有效性,将其应用于提高已有模型挖掘算法的效率,为了对挖掘模型质量定量评估,提出了基于流程树的模型相似度方法。所提出的采样方法已在开源流程挖掘工具平台ProM6和PM4PY实现,基于12个公开事件日志数据集,将所提出的面向紧邻关系重发现的采样方法与已有方法从模型挖掘质量方面进行了定量比较,实验结果表明所提方法可以在保证模型质量的前提下,大幅提高模型发现效率。

关键词：事件日志采样紧邻关系重发现质量评估模型相似度

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基于多头自注意力神经网络的购物篮推荐方法

数据分析与知识发现 2020年第2期4卷 68-77页

作者：倪维健郭浩宇刘彤曾庆田山东科技大学计算机学院青岛266510

【目的】针对用户一次购买多件物品的场景,为用户推荐下一次可能购买的多件物品。【方法】基于多头自注意力神经网络设计一种新的购物篮推荐方法,该方法使用多头自注意力机制捕捉购物篮中不同物品的关系以及融合物品属性信息,并使用具... 详细信息

【目的】针对用户一次购买多件物品的场景,为用户推荐下一次可能购买的多件物品。【方法】基于多头自注意力神经网络设计一种新的购物篮推荐方法,该方法使用多头自注意力机制捕捉购物篮中不同物品的关系以及融合物品属性信息,并使用具有注意力的循环神经网络建模购物篮序列信息。【结果】实验结果表明,本文方法优于传统推荐方法和现有基于深度学习的推荐方法,特别是在TaoBao数据集上F1值提升2%。【局限】本文方法仅提升了推荐结果的准确性,是否能够提升多样性还需进一步验证。【结论】多头自注意力能够更好地对购物篮进行建模,进而提升购物篮推荐效果。

关键词：购物篮推荐深度神经网络多头自注意力物品属性

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一种面向无标记事件日志的案例识别方法

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2913-2922页

作者：王颖刘聪沈晓林高庆鑫闻立杰程龙曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 清华大学软件学院北京100084 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

流程挖掘旨在从事件日志中提取有用信息,从而发现、监控和改进实际的业务流程。大部分流程挖掘技术依赖于标准化的事件日志,即事件日志中的每个事件对应于一个案例。然而,已有的流程挖掘技术无法处理案例属性缺失的事件日志,即无标记事... 详细信息

流程挖掘旨在从事件日志中提取有用信息,从而发现、监控和改进实际的业务流程。大部分流程挖掘技术依赖于标准化的事件日志,即事件日志中的每个事件对应于一个案例。然而,已有的流程挖掘技术无法处理案例属性缺失的事件日志,即无标记事件日志。针对这个领域难题,提出一种面向无标记事件日志的案例识别方法。该方法首先根据关联规则从无标记事件日志中挖掘活动间的依赖程度,从而挖掘活动间的依赖关系;其次,根据活动间的依赖关系,挖掘活动间可能的活动关系,即并发关系、互斥关系和循环关系;最后提出一种案例识别算法对无标记事件日志进行案例识别,得到带有标记的事件日志。所提无标记事件日志案例识别方法已在开源平台ProM工具中实现。基于仿真日志数据集和真实日志数据集,验证了所提方法的有效性,通过与当前领域内最优方法进行定量比较,进一步验证了所提方法的优势。

关键词：流程挖掘 Petri网无标记事件日志案例识别

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支持增量日志的业务流程剩余时间预测方法

计算机集成制造系统 2024年第11期30卷 3999-4008页

作者：郭娜刘聪李彩虹刘文娟高庆鑫曾庆田山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255000 山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

流程预测性监控通过对业务流程及其属性的预测,预防运行中的实例未来可能会面临的风险,从而及时干预流程。流程剩余时间预测是避免业务超时风险的一项预测任务,然而业务执行是动态的过程,可能会随时间或业务规模的增长而发生变化。这就... 详细信息

流程预测性监控通过对业务流程及其属性的预测,预防运行中的实例未来可能会面临的风险,从而及时干预流程。流程剩余时间预测是避免业务超时风险的一项预测任务,然而业务执行是动态的过程,可能会随时间或业务规模的增长而发生变化。这就要求预测模型能够持续更新以捕捉这些变化,同时要有足够的输入信息来区分变化前后的差异,并且预测模型应具有充分的拟合与泛化能力。针对上述问题,本文提出支持增量日志的流程剩余时间预测框架。具体而言,提出特征自选取策略,构建多特征预测模型,丰富预测任务的已知信息,将所得特征组合作为模型输入,提高预测模型的拟合能力。然后,将定期和定量作为模型更新的判断依据,提出定期更新、定量更新和综合更新3种增量更新机制。最后,基于6个真实事件日志,实现了3种不同的预测模型,模拟了增量更新过程。实验结果验证了本文所提方法的有效性,提高了流程剩余时间预测的准确率。

关键词：预测性监控剩余时间增量更新特征选择多特征预测

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基于特征选择的风机检修流程预测性监控方法

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2745-2755页

作者：郭娜刘聪李彩虹刘文娟王雷曾庆田山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255000 山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

针对风机检修业务流程中存在的操作失误和工作延期等问题,应用业务流程预测性监控方法,预测业务的下一事件、下一事件执行时间和剩余时间,以提醒工作人员预防和避免风险的发生。首先,针对不同预测任务,提出一种基于优先级的特征自选取策... 详细信息

针对风机检修业务流程中存在的操作失误和工作延期等问题,应用业务流程预测性监控方法,预测业务的下一事件、下一事件执行时间和剩余时间,以提醒工作人员预防和避免风险的发生。首先,针对不同预测任务,提出一种基于优先级的特征自选取策略,并使用LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)算法作为特征选择策略的依托预测模型,得到对预测结果有积极影响的输入特征;然后,针对不同预测任务分别采用LightGBM算法和LSTM(Long Short Term Memory)神经网络构建预测模型;最后,经实验评估和分析,在风机检修业务流程中,特征选择策略能够为不同的预测任务提供有效特征,确保预测的准确率,具有实际应用价值。对于不同预测任务而言,LightGBM算法更适用于下一事件任务预测,LSTM模型更适用于时间方面的任务预测。

关键词：流程预测性监控风机检修特征选择下一事件剩余时间

基于预训练的并发业务过程实例剩余执行时间预测方法

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计算机集成制造系统 2024年

作者：倪维健姜隆曾庆田刘彤徐兴宗山东科技大学计算机科学与工程学院上海天天基金销售有限公司

现有的基于深度学习的业务流程剩余时间预测方法大多针对单一执行实例构建预测模型，无法感知到同时执行的其他并发实例在资源竞争等方面的影响，并且对于实例嵌入表示缺少深入探究，导致现有方法的预测效果还有较大提升空间。针对现有... 详细信息

现有的基于深度学习的业务流程剩余时间预测方法大多针对单一执行实例构建预测模型，无法感知到同时执行的其他并发实例在资源竞争等方面的影响，并且对于实例嵌入表示缺少深入探究，导致现有方法的预测效果还有较大提升空间。针对现有方法的不足，提出了基于包注意力的并发多实例剩余时间预测方法，并引入了基于自监督学习的实例嵌入表示方法以提升实例表示的质量。首先，给出了并发实例数据集的构建方法，并在事件活动的基础上添加事件属性，丰富了后续模型的信息输入；之后，通过预训练的方式得到实例属性嵌入表示；最后，将流程实例属性以多通道卷积的形式进行编码，并通过注意力机制对并发实例进行融合。实验结果表明，所提方法与传统的方法相比有效提升了剩余时间预测的准确性。

关键词：业务流程管理剩余执行时间预测并发多实例深度学习