Nov, 2022

交互日志中的不确定案例标识符解决：用户研究

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TL;DR该论文提出了一种基于神经网络的技术来确定点击数据的案例概念，从而使过程挖掘和其他过程分析技术能够在用户交互数据上进行。研究表明此方法可扩展到大数据集，而使用此技术可以带来可操作的流程洞察。
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发现论文，激发创造
  • 过程挖掘中的不确定案例标识符：基于点击数据的事件 - 案例相关性问题的用户研究

    本文提出了一种基于神经网络的方法，通过将用户交互数据聚合为单独的用户会话来解决没有案例标识符的点击数据的分析障碍，并在移动共享公司的用户交互事件的上下文中展示事件 - 案例相关性的案例和用户研究。通过与流程专家的访谈，本文进一步验证了流程挖掘分析对结果良好形成的事件日志的影响。

    Apr, 2022

  • 面向流程相关用户交互日志的参考数据模型

    本研究提出了一种普适的过程相关用户界面 (UI) 日志参考数据模型，以解决 UI 日志缺乏标准化的问题，该模型可用于任务挖掘或机器人流程自动化 (RPA) 等用途，并扩展到 XES 日志交换标准。

    Jul, 2022

  • TripClick：一家大型健康网站的日志文件

    该研究发布了一份从 2013 年至 2020 年间收集的大规模特定领域点击日志数据集，用于培训神经信息检索模型。通过使用该数据集，研究人员甚至发现使用神经信息检索模型可以显着提高信息检索的性能，尤其是对于经常查询的查询。

    Mar, 2021

  • 定义针对以对象为中心的事件数据的案例与变体

    介绍了面向对象的过程挖掘中的过程执行概念，其是传统过程挖掘中的 case 概念的图形扩展，提供了提取过程执行的技术和可视化技术，并通过图同构确定了 respect 属性的等效过程行为。对实际操作数据进行了评估和案例研究。

    Aug, 2022

  • 不确定事件数据的过程挖掘

    本研究旨在开发处理特殊事件数据的过程挖掘技术，特别是不确定性事件数据，通过回顾现有文献，定义未来展望，为该研究课题奠定基础。

    Apr, 2022

  • 概率形式建模揭示和解释交互方式

    本研究使用机器学习及概率模型检验等计算方法，以用户行为追踪数据为基础，无需任务或绝对度量，无监督地推断出移动应用中的交互样式，并通过重新设计和实现来优化其用户体验。

    May, 2023

  • 过程挖掘中的概率和非确定性事件数据：将不确定性嵌入过程分析技术

    本文研究了不确定性事件数据在流程挖掘中的应用，包括该领域的现状、元属性以及研究挑战等方面。

    May, 2022

  • 使用点击流数据分析混合课程中学生的策略

    本研究基于 Diderot 系统的细致记录，运用模式挖掘和自然语言处理方法，分析学生的行为互动并提取频繁出现策略，结果发现学生与老师的互动模式因测试类型而异，并且这些特点可用于预测学生成绩，揭示了混合课程中基于教育软件数据的数据分析对于了解学生行为和提升学习价值的重要性。

    May, 2020

  • ORCAS: 分析搜索的 1800 万点击查询文档对

    本文介绍了一个与 TREC 深度学习赛文献语料库相关的点击数据发布，通过初步实验，利用点击数据扩充 TREC DL 训练数据的效果达到了较大改善，该数据集的生成过程、特点、在排名中的应用以及其他潜在应用均有描述。

    Jun, 2020

  • 交互式知识引导中用户建模以避免过度拟合

    本研究提出了一种用户建模方法，通过概率用户模型来推断用户的知识，从而提高交互式机器学习的性能，并避免过度拟合的问题。

    Oct, 2017