基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的過(guò)程建模算法及應(yīng)用研究的中期報(bào)告

基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的過(guò)程建模算法及應(yīng)用研究的中期報(bào)告中期報(bào)告一、研究背景隨著數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)，對(duì)于海量數(shù)據(jù)的處理與分析成為一項(xiàng)挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，而大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)會(huì)顯著增加數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注的成本。因此，半監(jiān)督學(xué)習(xí)成為一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其能夠利用未標(biāo)注的數(shù)據(jù)提升監(jiān)督學(xué)習(xí)的效果。在過(guò)程建模方面，半監(jiān)督學(xué)習(xí)也被廣泛應(yīng)用。過(guò)程建模是指對(duì)于一個(gè)實(shí)際的業(yè)務(wù)過(guò)程，根據(jù)一定的方法和技術(shù)，將過(guò)程的行為規(guī)范化為模型的形式，以期擴(kuò)展業(yè)務(wù)過(guò)程的可控性和可重復(fù)性。目前，過(guò)程建模常采用的是按事件順序的工作流建模方法。這種方法需要大量的人工干預(yù)，以抽取工作流中的事件、決策等信息，然后再將其進(jìn)行建模，耗時(shí)且精度不高。因此，本課題基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)，利用未標(biāo)注的數(shù)據(jù)自動(dòng)構(gòu)建業(yè)務(wù)過(guò)程模型，在未標(biāo)注數(shù)據(jù)中挖掘出流程模式，并自動(dòng)抽取流程模式中的事件，以此實(shí)現(xiàn)過(guò)程建模自動(dòng)化。二、研究?jī)?nèi)容1.半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法研究半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法是利用未標(biāo)注的數(shù)據(jù)輔助監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，在數(shù)據(jù)量不足或者成本過(guò)高的情況下提升模型的性能。本研究將從半監(jiān)督學(xué)習(xí)的理論和方法入手，探討半監(jiān)督學(xué)習(xí)在過(guò)程建模中的應(yīng)用。2.流程模式挖掘算法研究針對(duì)過(guò)程建模中的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，本研究計(jì)劃提出一種基于聚類的流程模式挖掘算法。該算法將結(jié)合聚類和序列模式挖掘的方法，挖掘出具有相似流程結(jié)構(gòu)的事件序列作為流程模式。3.事件抽取算法研究在流程模式挖掘中，需要從挖掘出的流程模式中抽取出事件，以便后續(xù)的建模和分析。因此，本研究計(jì)劃提出一種基于自然語(yǔ)言處理的事件抽取算法，能夠從文本序列中自動(dòng)抽取出事件。4.應(yīng)用實(shí)驗(yàn)研究本研究計(jì)劃通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在過(guò)程建模中的有效性，同時(shí)驗(yàn)證提出的流程模式挖掘和事件抽取算法的有效性。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)將采用一家金融公司的審批流程數(shù)據(jù)。三、研究計(jì)劃本研究計(jì)劃在下列階段完成任務(wù)：1.文獻(xiàn)調(diào)研和知識(shí)儲(chǔ)備（1個(gè)月）2.半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法研究（2個(gè)月）3.流程模式挖掘算法研究（3個(gè)月）4.事件抽取算法研究（3個(gè)月）5.應(yīng)用實(shí)驗(yàn)研究（2個(gè)月）四、預(yù)期成果1.提出基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的過(guò)程建模方法，實(shí)現(xiàn)過(guò)程建模自動(dòng)化。2.提出基于聚類和序列模式挖掘的流程模式挖掘算法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。3.提出基于自然語(yǔ)言處理