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。