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过程挖掘中一种能发现重复任务的扩展α算法

计算机学报 2007年第8期30卷 1436-1445页

作者：李嘉菲刘大有杨博吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

基于α-算法,提出了能发现工作流日志中重复任务的过程挖掘算法α**,并给出了正确性证明.该算法先通过机器学习的方法分析重复任务的性质,给出了判定重复任务的定理并证明了其正确性;然后使用这些定理判断并标识出日志中的所有重复任务... 详细信息

基于α-算法,提出了能发现工作流日志中重复任务的过程挖掘算法α**,并给出了正确性证明.该算法先通过机器学习的方法分析重复任务的性质,给出了判定重复任务的定理并证明了其正确性;然后使用这些定理判断并标识出日志中的所有重复任务;最后,采用α-算法从标识后的日志中提取出工作流网,并对其进行调整得到包含重复任务的工作流网模型.通过模拟实验验证了算法的有效性,与现有的重复任务挖掘方法的实验结果相比证实了文中提出的方法具有更高的效率.

关键词：过程挖掘工作流挖掘重复任务 Petri网工作流网

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基于过程挖掘的医疗服务过程建模

计算机集成制造系统 2010年第12期16卷 2749-2756页

作者：朱鹏黄必清薛霄吴澄吴芸清华大学国家CIMS工程技术研究中心北京100084 徐州雷奥医疗设备有限公司江苏徐州221116

医疗服务过程是一种复杂的过程,传统软件工程的建模方法已经不能适应这种复杂多变的需求。针对该问题,给出了一种基于过程挖掘的医疗服务过程建模方法,并结合支气管哮喘诊疗过程建模实例说明了如何收集日志、分析重命名任务及不可见任... 详细信息

医疗服务过程是一种复杂的过程,传统软件工程的建模方法已经不能适应这种复杂多变的需求。针对该问题,给出了一种基于过程挖掘的医疗服务过程建模方法,并结合支气管哮喘诊疗过程建模实例说明了如何收集日志、分析重命名任务及不可见任务。根据医疗业务过程的特点,改造了已有的过程挖掘算法,使其更适用于医疗过程的建模。最后,通过在开源的过程挖掘框架PROM中开发插件实现了该方法。

关键词：业务过程建模医疗服务过程挖掘日志算法

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可解决多种复杂任务的过程挖掘算法

计算机集成制造系统 2009年第11期15卷 2193-2198页

作者：顾春琴常会友陶乾衣杨中山大学信息科学与技术学院广东广州510275 仲恺农业工程学院计算机科学与工程学院广东广州510225 广州大学松田学院广东广州511370

为解决事件日志中含有循环任务、重复任务和同一任务的过程挖掘问题,进一步优化企业建模方法,改进了α算法,提出了τ算法。该算法重新定义了任务之间的关联关系,提出启发式判定规则,识别出事件日志中所包含的循环任务、重复任务和同一任... 详细信息

为解决事件日志中含有循环任务、重复任务和同一任务的过程挖掘问题,进一步优化企业建模方法,改进了α算法,提出了τ算法。该算法重新定义了任务之间的关联关系,提出启发式判定规则,识别出事件日志中所包含的循环任务、重复任务和同一任务;然后对事件日志进行挖掘,提取出工作流网,并还原挖掘预处理阶段重命名的重复任务和删除的单循环任务,从而得到最终的工作流模型。最后,通过实例验证了τ算法的正确性。

关键词：过程挖掘循环任务重复任务同一任务工作流网

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一种基于滑窗的增量式过程挖掘算法

计算机集成制造系统 2008年第1期14卷 203-208页

作者：查海平王建民孙家广清华大学计算机科学与技术系清华大学软件学院北京100084清华大学信息系统安全教育部重点实验室

传统过程挖掘算法是针对静态模型和静态日志进行设计的,不能直接用于演化过程的发现。为此,提出了一种过程挖掘算法,应用滑窗机制实现增量式算法设计,利用日志事件关系模型,引入日志事件关系计数和阈值机制,实现对事件日志流的持续挖掘... 详细信息

传统过程挖掘算法是针对静态模型和静态日志进行设计的,不能直接用于演化过程的发现。为此,提出了一种过程挖掘算法,应用滑窗机制实现增量式算法设计,利用日志事件关系模型,引入日志事件关系计数和阈值机制,实现对事件日志流的持续挖掘,因而能够发现模型演化的历史及模型当前实际执行情况。分析了算法性质及相关参数的影响,并进行了实验验证。

关键词：过程挖掘演化过程滑窗算法

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基于遗传算法的医院门诊过程挖掘算法

计算机集成制造系统 2019年第4期25卷 1026-1031页

作者：李鹏刘庆金杜玉越山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 青岛大学附属医院信息管理部山东青岛266003

为充分开发利用医院信息系统产生的数据资源,优化医院门诊诊疗过程,将信息技术和管理技术相结合,提出一种基于遗传算法的过程挖掘算法。该算法能充分利用医疗信息系统产生的日志数据资源,挖掘出优化的医院门诊就诊过程,提高医院运行效... 详细信息

为充分开发利用医院信息系统产生的数据资源,优化医院门诊诊疗过程,将信息技术和管理技术相结合,提出一种基于遗传算法的过程挖掘算法。该算法能充分利用医疗信息系统产生的日志数据资源,挖掘出优化的医院门诊就诊过程,提高医院运行效率。通过医院信息系统的门诊患者就诊过程及对应数据验证了所提方法的正确性与有效性。

关键词：过程挖掘医疗数据就诊过程医院遗传算法

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基于图形处理器的并行遗传过程挖掘

电子科技大学学报 2019年第6期48卷 918-924页

作者：李龚亮敬思远郭兵沈艳四川大学计算机学院成都610065 中国工程物理研究院计算机应用研究所四川绵阳621000 乐山师范学院计算机科学学院四川乐山614000 成都信息工程大学控制工程学院成都610225

为提高遗传过程挖掘算法对大规模事件日志处理的性能,该文提出一种基于GPU的并行遗传过程挖掘算法.由于传统基于二进制的染色体编码不能表示因果矩阵中的AND-Split/AND-Join和OR-Split/OR-Join结构,提出一种新的染色体编码方案.该方案... 详细信息

为提高遗传过程挖掘算法对大规模事件日志处理的性能,该文提出一种基于GPU的并行遗传过程挖掘算法.由于传统基于二进制的染色体编码不能表示因果矩阵中的AND-Split/AND-Join和OR-Split/OR-Join结构,提出一种新的染色体编码方案.该方案通过内容、标识、位置3个数组,有效地解决了GPU上因果矩阵的遗传表示问题.同时,设计并实现了高效的遗传交叉/变异算子和适应度并行计算方法.仿真实验表明,与当前CPU上的遗传过程挖掘算法相比,本文算法在求解精度和收敛速度方面都具有明显优势,并且在两个数据集上分别取得36.4倍和47.2倍的执行时间加速比.

关键词：遗传算法图形处理器 Petri网过程挖掘工作流

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基于医疗过程挖掘与患者体征的药物推荐方法

计算机集成制造系统 2020年第6期26卷 1668-1678页

作者：李鹏飞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 山东科技大学电子通信工程学院山东青岛266590

对医疗数据进行挖掘分析生成疾病治疗的标准过程模型,或者为治疗方案制定提供决策支持,是当前研究热点之一。基于历史患者的用药数据对疾病的药物治疗过程模型进行挖掘,并提出一种过程模型与用户体征数据相融合的药物推荐方法。具体而言... 详细信息

对医疗数据进行挖掘分析生成疾病治疗的标准过程模型,或者为治疗方案制定提供决策支持,是当前研究热点之一。基于历史患者的用药数据对疾病的药物治疗过程模型进行挖掘,并提出一种过程模型与用户体征数据相融合的药物推荐方法。具体而言,对于给定的疾病种类,首先利用隐含狄利克雷分布LDA主题模型对患者用药数据进行训练,得到药物治疗的功效主题以及各个诊疗日的药物功效主题分布;然后,对患者各个诊疗日的功效主题分布进行聚类,将患者的药物治疗过程转换为药物功效组合标签序列,在此基础上构建药物治疗过程的概率后缀树模型;最后,基于概率后缀树计算各节点后续治疗所采用药物功效组合的概率分布,将其与病人的体征向量作为联合特征,病人真实用药对应的功效组合作为分类标签,使用XGBoost的分类方法训练模型,并利用该模型进行患者药物推荐。以MIMIC-Ⅲ数据库中糖尿病患者的处方日志和体征数据为例,对所提方案的可行性和有效性进行了评估。

关键词：过程挖掘 LDA主题模型概率后缀树 XGBoost算法过程模型

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基于遗传算法的过程挖掘隐私保护方法

计算机集成制造系统 2022年第10期28卷 3256-3264页

作者：高俊涛闫駪艺东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

为减少过程挖掘中隐私保护带来的效用损失,提出一种基于遗传算法的事件日志匿名化隐私保护方法。基于最小违规轨迹证明活动抑制集可行性的必要条件和约简规则,缩小大型日志集的搜索空间;根据基于日志的次序关系、轨迹变体和最大频繁轨... 详细信息

为减少过程挖掘中隐私保护带来的效用损失,提出一种基于遗传算法的事件日志匿名化隐私保护方法。基于最小违规轨迹证明活动抑制集可行性的必要条件和约简规则,缩小大型日志集的搜索空间;根据基于日志的次序关系、轨迹变体和最大频繁轨迹设计适应度函数,引导种群向高效用性进化;改进交叉变异算子,保证种群多样性,避免遗传算法陷入局部最优。在真实事件日志上进行对比实验,结果表明在隐私保护强度相同的条件下,所提方法的效用损失比TLKC和基线方法生成的事件日志更低。

关键词：过程挖掘隐私保护遗传算法事件日志

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基于统计α算法的临床路径过程挖掘

浙江大学学报（工学版） 2017年第10期51卷 1881-1890页

作者：余建波董晨阳李传锋刘海强同济大学机械与能源工程学院上海201804

针对临床路径事件日志中存在的重名活动和噪音数据,提出集成重名活动判别的过程挖掘算法:统计α算法.给出一套完整的重名活动的判别规则,用于识别过程挖掘中的重名活动并进行相应预处理,有效地提高了过程挖掘的准确性;提出基于经典α算... 详细信息

针对临床路径事件日志中存在的重名活动和噪音数据,提出集成重名活动判别的过程挖掘算法:统计α算法.给出一套完整的重名活动的判别规则,用于识别过程挖掘中的重名活动并进行相应预处理,有效地提高了过程挖掘的准确性;提出基于经典α算法改进的统计α算法,用于消除事件日志中各种噪音的影响.该算法在临床路径数据量较大的情形下,保证了结果准确率和运算效率.统计α算法在三甲医院的临床数据上得到成功应用,与经典α算法和遗传算法相比,该算法在效率和准确性上更具优越性.

关键词：临床路径过程挖掘重名活动活动关系统计α算法