事件日志流中概念漂移检测的实时监控框架

"本文主要探讨了在事件日志流中监测和处理概念漂移的框架——CDESF(Cognitive Computing Drift Detection in Event Streams Framework)，并介绍了其在电子医疗保健过程中的应用。CDESF专注于解决由实时环境变化带来的挑战，尤其是在性能要求高的认知计算场景中。它利用特征转换来应对概念漂移，通过对过程事件流进行转换后的特征空间的密度聚类，追踪概念漂移，并能识别异常情况作为离群值。这一方法通过电子医疗保健过程的日志进行了验证，关键词包括流程挖掘、DBScan聚类算法、概念漂移检测以及流挖掘。" 在现代信息技术中，事件日志流是记录系统操作和事件的关键数据源，它们通常包含大量的实时信息，用于监控、分析和优化业务流程。概念漂移是指随着时间的推移，数据的分布或模式发生变化的现象，这在事件日志流中尤其常见，因为环境和业务需求不断演变。对于依赖历史数据建立模型的认知计算系统来说，概念漂移是一个重大挑战，因为它可能导致模型预测的准确性降低。 CDESF是一个专门针对这个问题设计的监控框架。它采用了数据流记录的处理方式，以减少响应时间和空间复杂性，同时有效地检测概念漂移。通过特征转换，CDESF能够在转换后的特征空间中进行密度聚类，这是一种无参数的聚类算法DBScan（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）的应用，它能够发现不同密度区域的聚类，从而揭示事件日志流中的模式变化。这种聚类分析有助于识别出概念漂移的关键时刻，同时也能检测到可能的异常行为，这对于及时调整模型或采取相应措施至关重要。 在电子医疗保健过程中，概念漂移可能源于医疗标准的更新、疾病诊断技术的进步或者患者群体特征的变化。CDESF的应用可以提高医疗服务的质量和效率，确保决策基于最新的医疗知识和实践。例如，通过监测病人的就诊流程，CDESF可以帮助识别出诊疗过程中的异常步骤或延误，从而改进流程，提高病人的治疗体验和结果。 总结来说，"事件日志流中概念漂移的监控框架及其在电子医疗保健过程中的应用"这一研究展示了如何利用CDESF来应对实时环境中概念漂移的问题，特别是在对实时反应要求高的认知计算场景下。通过有效的特征转换和聚类分析，CDESF提供了在动态环境中保持模型适应性的解决方案，这对于持续改进电子医疗保健和其他领域业务流程的效率和质量具有重要意义。