基于Python的混合跟踪聚类方法实现研究

资源摘要信息:"混合跟踪聚类" 标题:"hybrid-trace-clustering" 描述了一种新颖的用于集群跟踪（也被称为流程实例）的方法，该方法被称作"混合跟踪聚类"。这一方法的目标是通过聚类技术从事件日志中提炼出更加易于理解的模型。混合跟踪聚类结合了基于相似性和模型驱动的两种方法，通过这种混合方式，可以将原始事件日志拆分成属于同一种类的子日志。这项研究工作是乌特勒支大学为了满足商务信息科学理学硕士的要求而进行的硕士论文项目。 在详细讨论"混合跟踪聚类"之前，需要了解几个关键概念： 1. 流程挖掘（Process Mining）：这是一种数据分析技术，旨在提取有关业务流程的信息，这些信息可以从组织内部的信息系统中直接获得，比如事件日志。流程挖掘允许企业从大量的事件日志中自动发现、监控和改进实际的业务流程。 2. 事件日志（Event Log）：在流程挖掘的上下文中，事件日志是记录业务流程中发生的事件的详细信息，这些事件可能包括任务的开始和结束、资源使用情况等。每一个事件通常都包含有关时间、操作、资源和结果的信息。 3. 流程实例（Trace）：流程实例是指在业务流程中，一个特定的执行路径。它由一系列事件组成，这些事件按照时间顺序排列，展示了从开始到结束的流程执行情况。 接下来，"混合跟踪聚类"的核心知识点可以详细阐述如下： - 混合方法（Hybrid Approach）：混合跟踪聚类采用了一种独特的聚类技术，它不仅仅依赖于单一的聚类方法。该方法结合了基于相似性的聚类和模型驱动的聚类。基于相似性的聚类关注于数据之间的相似度，而模型驱动的方法则基于对数据的结构化理解。混合方法能够充分利用两种方法的优势，以期得到更高质量的聚类结果。 - 基于相似性的聚类：这种方法关注于数据点之间的相似度或距离度量。对于"混合跟踪聚类"而言，这意味着通过计算不同流程实例之间的相似度，识别并形成具有相似行为模式的群集。 - 模型驱动的聚类：这种方法以一个理论模型为基础，指导聚类过程。它可能涉及对业务流程的预定义知识，或者使用特定算法来发现流程的潜在结构。 - Pm4py库：这是一种用于Python的开源库，它支持多种流程挖掘算法。它为实现流程挖掘提供了强大的工具，包括数据处理、分析和可视化功能。对于"混合跟踪聚类"而言，Pm4py库提供了必要的算法和数据结构，以支持基于Python的混合跟踪聚类的实现。 - F1分数（F1 Score）：这是一个评价聚类质量的指标，它是精确度（Precision）和召回率（Recall）的调和平均。在聚类的上下文中，一个高质量的聚类通常会有较高的F1分数。 - 距离技术（Distance Technique）：这是指用于计算两个数据点之间相似度的技术或方法。在这个案例中，提供了"BOA"和"levenshtein"两种距离技术，它们被用来衡量流程实例之间的距离。 - BOA（Behavioral Obersevation Analysis）距离技术：尽管没有在描述中详细介绍，但它可能是一种用于流程实例比较的定制化算法，它基于行为观察分析。 - Levenshtein距离技术：这是一种通过计算从一个字符串（或序列）转变为另一个字符串所需的最少编辑操作的数量（插入、删除或替换字符）来衡量两个字符串之间差异的方法。 - 输入项：在"混合跟踪聚类"的实现中，需要的输入项包括原始的事件日志、初始合格的高质量聚类的F1分数阈值、需要找到的聚类数量、聚类中最小跟踪数以及构建新聚类时选择邻居跟踪变量的数量。 通过"混合跟踪聚类"，研究人员和业务分析师可以更容易地分析和理解业务流程，优化流程性能，发现流程中的问题区域，以及为流程改进和自动化提供决策支持。在实现这一过程时，"hybrid-trace-clustering-main"文件作为主要文件，可能包含了算法实现的代码和相关的数据处理逻辑。