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process mining
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新框架对过程挖掘模型进行分组以减少重复
提出了一种新框架来应对过程挖掘中的模型爆炸和重复挑战。该框架旨在对局部过程模型（LPM）进行分组，并从每个组中选择代表性模型形成最优样本。该方法使用既定指标或通过比较模型在事件日志中的上下文外观来衡量模型之间的相似性，这些日志是从日志中的数据属性派生出来的。通过在多个事件日志中与仅由得分最高的 LPM 组成的样本进行重复和覆盖率的比较，证明了这种分组策略的有效性。
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比较强化学习方法以优化业务流程
一篇新的研究论文探讨了使用强化学习为规范性流程监控学习最优策略。该研究将使用马尔可夫决策过程（MDP）的基于模型的方法与无模型深度强化学习（DRL）方法进行了比较。这两种技术都旨在直接从历史事件数据中学习干预策略，最大限度地减少对领域知识的需求，并处理涉及外部参与者的情况。虽然两种方法在改进关键绩效指标（KPI）方面都显示出相似的有效性，但发现基于MDP的方法在计算效率方面更高。