13、通过用户反馈改进流程模型匹配

通过用户反馈改进流程模型匹配

1. 流程模型匹配的基础指标

在流程模型匹配中,有多种指标用于衡量活动对之间的相似性。首先是词频相关指标,以入学流程为例,不同词汇的出现次数和词频如下:
| 词汇 | 出现次数 | 词频 |
| ---- | ---- | ---- |
| check | 1 | 0.33 |
| application | 2 | 0.67 |
| documents | 3 | 1.00 |
| complete | 1 | 0.33 |

同时,还有基本的词袋相似度指标,例如:
| | documents | complete | max |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| check | 0.78 | 0.25 | 0.78 |
| application | 0.11 | 0.18 | 0.18 |
| max | 0.78 | 0.25 |
这里的 $\sigma.\lambda = 0.50$ 。

另外还有行为属性指标,基于行为轮廓的概念,活动之间存在三种关系:
- 严格顺序关系($a1 ⇝a2$):在所有执行序列中,$a2$ 都在 $a1$ 之后执行。
- 互斥关系($a1 + a2$):没有序列同时包含这两个活动。
- 交错关系($a1 ∥a2$):存在 $a1$ 在 $a2$ 之前出现的序列,也存在 $a2$ 在 $a1$ 之前出现的序列。

根据这些关系,定义了属性指标 $\sigma⇝$、$\sigma+$ 和 $\sigma∥$。

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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