【摘 要】
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信息系统收集了大量的业务过程事件日志,过程发现旨在从事件日志中发现过程模型。但面对高度灵活的环境,简单地应用已有的过程发现技术通常会产生不可理解的过程模型(即意大利面模型)问题。轨迹聚类方法允许分解现有的事件日志,从而有效地解决这一问题。现有的轨迹聚类方法有很多,如基于向量空间方法的聚类、基于上下文感知的聚类、基于模型的序列聚类等,通过不同的轨迹聚类方法得到的聚类效果也存在差异。评价聚类效果有很多指标,如基于模型挖掘质量的F-Measure,但已有的聚类评估指标效率低下且操作复杂,不具备简洁性和高效性。本
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61902222),山东省泰山学者工程专项基金资助项目(tsqn201909109),山东理工大学引进高层次人才启动项目。
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信息系统收集了大量的业务过程事件日志,过程发现旨在从事件日志中发现过程模型。但面对高度灵活的环境,简单地应用已有的过程发现技术通常会产生不可理解的过程模型(即意大利面模型)问题。轨迹聚类方法允许分解现有的事件日志,从而有效地解决这一问题。现有的轨迹聚类方法有很多,如基于向量空间方法的聚类、基于上下文感知的聚类、基于模型的序列聚类等,通过不同的轨迹聚类方法得到的聚类效果也存在差异。评价聚类效果有很多指标,如基于模型挖掘质量的F-Measure,但已有的聚类评估指标效率低下且操作复杂,不具备简洁性和高效性。本
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