3、数据驱动与模型驱动方法的协同探索

数据驱动与模型驱动方法的协同探索

1. 现有方法的局限性

在数据分析和建模领域，目前的一些方法存在着明显的局限性。

1.1 分析算法的复杂性

分析算法的复杂性是一个突出问题，它可能导致状态空间爆炸，或者需要过长的计算时间。这使得在处理大规模数据或复杂系统时，算法的效率和可行性受到严重挑战。

1.2 机器学习的缺点

机器学习训练的模型通常难以解释，这带来了两个负面后果：
- 难以向用户解释预测结果 ：在许多场景下，如安全关键系统，需要向客户和用户解释预测是如何得出的。这不仅要求证明所使用的训练算法的正确性，还需要确保预测准确性覆盖最关键的情况，同时告知客户系统是如何执行任务的。
- 难以对模型进行显式修改 ：由于模型的更改只能通过学习隐式发生，因此无法直接对模型进行显式修改以进行有针对性的干预。

1.3 过程挖掘的缺点

过程模型通常是描述性的，而不是预测性的。完整的描述过于庞大和复杂，难以理解和使用，并且主流行为通常不够详细，无法实现准确的预测。

以下是这些方法缺点的总结表格：
| 方法 | 缺点 |
| ---- | ---- |
| 分析算法 | 可能导致状态空间爆炸，计算时间长 |
| 机器学习 | 模型难以解释，难以显式修改 |
| 过程挖掘 | 描述性强，预测性弱，描述复杂难用 |

2. 协同方法的研究现状

近年来，在协同方法的研究方面取得了一些进展。