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摘要:
研究隐变迁挖掘问题,提出了过滤低频日志的预处理方法.其中,使用编辑距离函数计算日志序列与初始模型行为子集的总体近似适合度及其上下界;同时,放宽适合度的区间定义,仅去除最可能是噪声的日志,而留下符合正常流程的低频日志.此外,提出了日志活动捆绑的定义,为找到有效低频序列中每个活动的直接输入和输出捆绑活动集,进而挖掘出模型中合理的隐变迁提供理论支撑.
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文献信息
篇名 基于日志活动捆绑挖掘隐变迁
来源期刊 重庆科技学院学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 隐变迁 捆绑 行为子集 近似适合度 编辑距离函数
年,卷(期) 2021,(6) 所属期刊栏目 计算机与自动化技术
研究方向 页码范围 70-75
页数 6页 分类号 TP301
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-1980.2021.06.015
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
隐变迁
捆绑
行为子集
近似适合度
编辑距离函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆科技学院学报(自然科学版)
双月刊
1673-1980
50-1174/N
大16开
重庆大学城
1995
chi
出版文献量(篇)
4247
总下载数(次)
8
总被引数(次)
13371
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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