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基于半监督学习的过程建模算法及应用研究的中期报告
中期报告
一、研究背景
随着数据的爆炸式增长，对于海量数据的处理与分析成为一项挑战。传统的监督学习算法需要大量的标注数据，而大量的标注数据会显著增加数据采集和标注的成本。因此，半监督学习成为一种重要的机器学习方法，其能够利用未标注的数据提升监督学习的效果。在过程建模方面，半监督学习也被广泛应用。过程建模是指对于一个实际的业务过程，根据一定的方法和技术，将过程的行为规范化为模型的形式，以期扩展业务过程的可控性和可重复性。
目前，过程建模常采用的是按事件顺序的工作流建模方法。这种方法需要大量的人工干预，以抽取工作流中的事件、决策等信息，然后再将其进行建模，耗时且精度不高。
因此，本课题基于半监督学习，利用未标注的数据自动构建业务过程模型，在未标注数据中挖掘出流程模式，并自动抽取流程模式中的事件，以此实现过程建模自动化。
二、研究内容
1.半监督学习方法研究
半监督学习方法是利用未标注的数据辅助监督学习任务，在数据量不足或者成本过高的情况下提升模型的性能。本研究将从半监督学习的理论和方法入手，探讨半监督学习在过程建模中的应用。
2.流程模式挖掘算法研究
针对过程建模中的数据特点，本研究计划提出一种基于聚类的流程模式挖掘算法。该算法将结合聚类和序列模式挖掘的方法，挖掘出具有相似流程结构的事件序列作为流程模式。
3.事件抽取算法研究
在流程模式挖掘中，需要从挖掘出的流程模式中抽取出事件，以便后续的建模和分析。因此，本研究计划提出一种基于自然语言处理的事件抽取算法，能够从文本序列中自动抽取出事件。
4.应用实验研究
本研究计划通过实验验证半监督学习方法在过程建模中的有效性，同时验证提出的流程模式挖掘和事件抽取算法的有效性。实验数据将采用一家金融公司的审批流程数据。
三、研究计划
本研究计划在下列阶段完成任务：
1.文献调研和知识储备（1个月）
2.半监督学习方法研究（2个月）
3.流程模式挖掘算法研究（3个月）
4.事件抽取算法研究（3个月）
5.应用实验研究（2个月）
四、预期成果
1.提出基于半监督学习的过程建模方法，实现过程建模自动化。
2.提出基于聚类和序列模式挖掘的流程模式挖掘算法，并进行实验验证。
3.提出基于自然语言处理的事件抽取算法，并进行实验验证。
4.完成应用实验，验证本研究的方法在真实场景中的可行性和有效性。