Medline是当前国际上最权威的生物医学文献数据库.人们不仅可以从这些文献得到大量的诊疗信息,而且可以从不同年代发表的文献主题之间的差异挖掘出生物医疗研究不同时间的关注点.基于此,开发了基于Medline的生物医学文献分析系统(biomedical literature analysis system based on Medline,Medas),系统设计实现了一系列的文献挖掘算法,提供了生物医疗领域的演变分析、疾病诊疗方案查询、生物医疗领域研究主题变迁分析等功能.这些功能可以为医护人员提供诊疗护理建议,可以帮助医疗研究人员了解生物医疗领域的研究趋势以及不同疾病、诊疗方案在不同时期的关注度,也可以为普通用户查询疾病基本相关信息提供帮助.
从运行日志挖掘业务流程模型的流程挖掘方法研究方兴未艾,然而,复杂多变的运行环境使流程日志也不可避免地呈现出多样性.传统的流程挖掘算法各有其适用对象,因此,如何挑选适合多样性流程日志的流程挖掘算法成为了一项挑战.提出一种适用于多样性环境的业务流程挖掘方法 So Fi(survival of fittest integrator).该方法基于领域知识对日志进行分类,使用多种现有的挖掘算法对每一类子日志产生一组流程模型作为遗传算法的初始种群,借助遗传算法的优化能力,从中整合得到高质量的业务流程模型.针对模拟日志和某通信公司真实日志的实验结果表明:相对于任何单一的挖掘算法,So Fi产生的流程模型具有更高的综合质量,即重现度、精确度、通用性和简单性.
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