一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法和裝置，所述方法包括：按照節(jié)點(diǎn)執(zhí)行順序，從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取一條歷史流程數(shù)據(jù)，包括各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值，各個(gè)屬性值具有標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值；依據(jù)各個(gè)屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值，將所述歷史流程數(shù)據(jù)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度進(jìn)行調(diào)整；根據(jù)預(yù)設(shè)的編碼規(guī)則，為所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值；將所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值轉(zhuǎn)換為向量，并將所述向量作為支持向量機(jī)SVM分類器的輸入，所述SVM分類器是基于已分類的歷史流程數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練的；經(jīng)過所述SVM分類器的處理后，得到對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果。本發(fā)明能夠自動(dòng)化的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，分類效率更高，同時(shí)成本較低。
【專利說明】
一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，具體涉及一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，越來越多的大型企業(yè)使用信息技術(shù)進(jìn)行業(yè)務(wù)流程管理。規(guī)范的使用業(yè)務(wù)流程管理，讓企業(yè)人員能夠基于相同的理解來描述和解釋企業(yè)的各個(gè)業(yè)務(wù)流程。這有助于消除不同企業(yè)人員的理解歧義，達(dá)到對(duì)業(yè)務(wù)流程描述的明確性和一致性。
[0003]但是，隨著時(shí)間的累積，企業(yè)在處理業(yè)務(wù)流程時(shí)可能已經(jīng)產(chǎn)生了大量的歷史流程數(shù)據(jù)，這些歷史流程數(shù)據(jù)可能未被規(guī)范的管理。
[0004]為了實(shí)現(xiàn)對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)的分析管理，首先需要對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。但是由于歷史流程數(shù)據(jù)量較大，使用人工分類方式成本較高，且分類效率低。所以，目前亟需一種高效的低成本的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方式。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明提供了一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法及裝置，可以自動(dòng)化的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，分類效率更高，同時(shí)成本較低。
[0006]本發(fā)明提供了一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法，所述方法包括:
[0007]按照節(jié)點(diǎn)執(zhí)行順序，從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取一條歷史流程數(shù)據(jù)，所述歷史流程數(shù)據(jù)包括各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值，各個(gè)屬性值具有標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值；
[0008]依據(jù)各個(gè)屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值，將所述歷史流程數(shù)據(jù)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度進(jìn)行調(diào)整；
[0009]根據(jù)預(yù)設(shè)的編碼規(guī)則，為所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值；
[0010]將所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值轉(zhuǎn)換為向量，并將所述向量作為支持向量機(jī)SVM分類器的輸入，所述SVM分類器是基于已分類的歷史流程數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練的；
[0011 ]經(jīng)過所述SVM分類器的處理后，得到對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果。
[0012]優(yōu)選地，所述依據(jù)各個(gè)屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值，將所述歷史流程數(shù)據(jù)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度進(jìn)行調(diào)整，包括:
[0013]當(dāng)所述歷史流程數(shù)據(jù)中任一節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度小于所述屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值時(shí)，在所述屬性值之前補(bǔ)零，使得補(bǔ)零后的屬性值的長(zhǎng)度與所述屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值相同。
[0014]優(yōu)選地，所述將所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值轉(zhuǎn)換為向量，包括:
[0015]將所述歷史流程數(shù)據(jù)中的各個(gè)屬性值的編碼連接到前一個(gè)屬性值的編碼后面，得到所述歷史流程數(shù)據(jù)的向量。
[0016]優(yōu)選地，所述方法還包括:
[0017]獲取多個(gè)已分類的歷史流程數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的向量，并將所述分量作為訓(xùn)練樣本；
[0018]將所述訓(xùn)練樣本輸入所述SVM分類器，對(duì)所述SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練。
[0019]優(yōu)選地，所述經(jīng)過所述SVM分類器的處理后，得到對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果，包括:
[0020]經(jīng)過所述SVM分類器的處理后，獲取所述歷史流程數(shù)據(jù)的決策值；
[0021 ]根據(jù)所述決策值，確定對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果。
[0022]本發(fā)明還提供了一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的裝置，所述裝置包括:
[0023]讀取模塊，用于按照節(jié)點(diǎn)執(zhí)行順序，從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取一條歷史流程數(shù)據(jù)，所述歷史流程數(shù)據(jù)包括各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值，各個(gè)屬性值具有標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值；
[0024]調(diào)整模塊，用于依據(jù)各個(gè)屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值，將所述歷史流程數(shù)據(jù)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度進(jìn)行調(diào)整；
[0025]編碼模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的編碼規(guī)則，為所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值；
[0026]轉(zhuǎn)換模塊，用于將所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值轉(zhuǎn)換為向量；
[0027]輸入模塊，用于將所述向量作為支持向量機(jī)SVM分類器的輸入，所述SVM分類器是基于已分類的歷史流程數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練的；
[0028]分類模塊，用于經(jīng)過所述SVM分類器的處理后，得到對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果。
[0029]優(yōu)選地，所述調(diào)整模塊，包括:
[0030]補(bǔ)零子模塊，用于當(dāng)所述歷史流程數(shù)據(jù)中任一節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度小于所述屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值時(shí)，在所述屬性值之前補(bǔ)零，使得補(bǔ)零后的屬性值的長(zhǎng)度與所述屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值相同。
[0031]優(yōu)選地，所述轉(zhuǎn)換模塊，具體用于:
[0032]將所述歷史流程數(shù)據(jù)中的各個(gè)屬性值的編碼連接到前一個(gè)屬性值的編碼后面，得到所述歷史流程數(shù)據(jù)的向量。
[0033]優(yōu)選地，所述裝置還包括:
[0034]獲取模塊，用于獲取多個(gè)已分類的歷史流程數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的向量，并將所述分量作為訓(xùn)練樣本；
[0035]訓(xùn)練模塊，用于將所述訓(xùn)練樣本輸入所述SVM分類器，對(duì)所述SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練。
[0036]優(yōu)選地，所述分類模塊，包括:
[0037]獲取子模塊，用于經(jīng)過所述SVM分類器的處理后，獲取所述歷史流程數(shù)據(jù)的決策值；
[0038]確定子模塊，用于根據(jù)所述決策值，確定對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果。
[0039]本發(fā)明提供的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法中，首先按照節(jié)點(diǎn)執(zhí)行順序，從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取一條歷史流程數(shù)據(jù)，所述歷史流程數(shù)據(jù)包括各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值，各個(gè)屬性值具有標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值。其次，依據(jù)各個(gè)屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值，將所述歷史流程數(shù)據(jù)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度進(jìn)行調(diào)整;根據(jù)預(yù)設(shè)的編碼規(guī)則，為所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值。然后，將所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值轉(zhuǎn)換為向量，并將所述向量作為支持向量機(jī)SVM分類器的輸入，所述SVM分類器是基于已分類的歷史流程數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練的。最終，經(jīng)過所述SVM分類器的處理后，得到對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果。與現(xiàn)有技術(shù)比，本發(fā)明提供了一種自動(dòng)化的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法，對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)的分類效率更高，同時(shí)成本較低。
【附圖說明】
[0040]為了更清楚地說明本申請(qǐng)實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請(qǐng)的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0041 ]圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法流程圖；
[0042]圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的舉例方法流程圖；
[0043]圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的裝置結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0044]下面將結(jié)合本申請(qǐng)實(shí)施例中的附圖，對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本申請(qǐng)一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒旧暾?qǐng)中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本申請(qǐng)保護(hù)的范圍。
[0045]以下進(jìn)行實(shí)施例具體內(nèi)容的介紹。
[0046]本發(fā)明實(shí)施例提供了一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法，參考圖1，為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法流程圖。所述方法具體包括:
[0047]SlOl:按照節(jié)點(diǎn)執(zhí)行順序，從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取一條歷史流程數(shù)據(jù)，所述歷史流程數(shù)據(jù)包括各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值，各個(gè)屬性值具有標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值。
[0048]數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)系統(tǒng)處理業(yè)務(wù)流程產(chǎn)生的歷史流程數(shù)據(jù)，在系統(tǒng)處理任一業(yè)務(wù)流程后產(chǎn)生一條歷史流程數(shù)據(jù)，在處理該業(yè)務(wù)流程的過程中存在若干執(zhí)行節(jié)點(diǎn)，在執(zhí)行各個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)為該條歷史流程數(shù)據(jù)中的屬性值。實(shí)際操作中，按照節(jié)點(diǎn)執(zhí)行順序，從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取由各個(gè)屬性值組成的歷史流程數(shù)據(jù)，以使屬于同一類的歷史流程數(shù)據(jù)中的屬性值的順序相同。
[0049]本發(fā)明實(shí)施例的數(shù)據(jù)庫(kù)中屬于同一類的歷史流程數(shù)據(jù)具有固定個(gè)數(shù)的屬性值，同時(shí)，屬于同一類的歷史流程數(shù)據(jù)包括的屬性值分別設(shè)置有標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值。
[0050]S102:依據(jù)各個(gè)屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值，將所述歷史流程數(shù)據(jù)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度進(jìn)行調(diào)整。
[0051]本發(fā)明實(shí)施例中，將讀取到的歷史流程數(shù)據(jù)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度調(diào)整為與該屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值相同。
[0052]實(shí)際應(yīng)用中，如果任一屬性值的長(zhǎng)度小于自身具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值，則按照該屬性值的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值，在該屬性值前方補(bǔ)0，使得該屬性值的長(zhǎng)度與標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值相同。
[0053]S103:根據(jù)預(yù)設(shè)的編碼規(guī)則，為所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值。
[0054]實(shí)際操作中，在得到各個(gè)屬性值的長(zhǎng)度均與自身具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值相同的歷史流程數(shù)據(jù)后，對(duì)該歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼。具體使用的編碼規(guī)則可以為UTF-8編碼規(guī)則，ASCII編碼規(guī)則等。
[0055]S104:將所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值轉(zhuǎn)換為向量，并將所述向量作為支持向量機(jī)SVM分類器的輸入，所述SVM分類器是基于已分類的歷史流程數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練的。
[0056]本發(fā)明實(shí)施例是利用SVM分類器對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的，由于SVM分類器的輸入?yún)?shù)為向量，所以，將得到的歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值轉(zhuǎn)換為向量，并將該向量作為SVM分類器的輸入。
[0057]具體的，將編碼值轉(zhuǎn)換為向量的方法包括:
[0058]首先獲取歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值，其次將該歷史流程數(shù)據(jù)的各個(gè)屬性值的編碼連接到前一個(gè)屬性值的編碼后面，得到該歷史流程數(shù)據(jù)的向量。
[0059]S105:經(jīng)過所述SVM分類器的處理后，得到對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果。
[0060]在所述SVM分類器對(duì)該歷史流程數(shù)據(jù)的向量進(jìn)行處理后，獲取該歷史流程數(shù)據(jù)的決策值，根據(jù)決策值，確定對(duì)該歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果。具體的，獲取決策值后，可以根據(jù)決策值，并利用一對(duì)多(One Versus All，0VA)方法確定對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果。其中，一對(duì)多方法為現(xiàn)有技術(shù)，在此不再詳細(xì)描述。
[0061]實(shí)際操作中，本發(fā)明實(shí)施例使用的SVM分類器是經(jīng)過訓(xùn)練的，具體的，利用已經(jīng)完成分類的歷史流程數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，對(duì)SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練。經(jīng)過訓(xùn)練的SVM分類器中具有用于為各類歷史流程數(shù)據(jù)打分的打分函數(shù)，當(dāng)所述SVM分類器接收到任一歷史流程數(shù)據(jù)后，所述SVM分類器中的各個(gè)打分函數(shù)分別為該歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行打分，最終將該條歷史流程數(shù)據(jù)分類為分?jǐn)?shù)最高的打分函數(shù)對(duì)應(yīng)的類型。
[0062]為了便于理解本發(fā)明實(shí)施例提供的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法，本發(fā)明實(shí)施例通過舉例說明分類過程。參見圖2，為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的舉例方法流程圖。
[0063]S201:按照節(jié)點(diǎn)執(zhí)行順序，從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取一條歷史流程數(shù)據(jù):請(qǐng)病假;批準(zhǔn)申請(qǐng)；感冒。該歷史流程數(shù)據(jù)包括3個(gè)屬性值，且將各個(gè)屬性值的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值均設(shè)置為5。
[0064]S202:依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值5，在該歷史流程數(shù)據(jù)的各個(gè)屬性值前面補(bǔ)零:00請(qǐng)病假;O批準(zhǔn)申請(qǐng);000感冒。
[0065]S203:使用UTF-8編碼規(guī)則對(duì)補(bǔ)零后的歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼:00請(qǐng)病假= 00233;O批準(zhǔn)申請(qǐng)= 07898 ； 000感冒=00022。
[0066]S204:將編碼后的歷史流程數(shù)據(jù)中的各個(gè)屬性值的編碼連接到前一個(gè)屬性值的編碼后面，得到所述歷史流程數(shù)據(jù)的向量:G = 002330789800022。
[0067]S205:將向量G作為SVM分類器的輸入，經(jīng)過所述SVM分類器的分類處理后，輸出對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果。
[0068]其中，所述SVM分類器是基于已分類的歷史流程數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練的。
[0069]總之，本發(fā)明實(shí)施例提供的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法中，首先按照節(jié)點(diǎn)執(zhí)行順序，從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取一條歷史流程數(shù)據(jù)，所述歷史流程數(shù)據(jù)包括各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值，各個(gè)屬性值具有標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值。其次，依據(jù)各個(gè)屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值，將所述歷史流程數(shù)據(jù)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度進(jìn)行調(diào)整;根據(jù)預(yù)設(shè)的編碼規(guī)則，為所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值。然后，將所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值轉(zhuǎn)換為向量，并將所述向量作為支持向量機(jī)SVM分類器的輸入，所述SVM分類器是基于已分類的歷史流程數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練的。最終，經(jīng)過所述SVM分類器的處理后，得到對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果。與現(xiàn)有技術(shù)比，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種自動(dòng)化的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法，對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)的分類效率更高，同時(shí)成本較低。
[0070]本發(fā)明還提供了一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的裝置，參考圖3，為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的裝置結(jié)構(gòu)示意圖。所述裝置包括:
[0071]讀取模塊301，用于按照節(jié)點(diǎn)執(zhí)行順序，從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取一條歷史流程數(shù)據(jù)，所述歷史流程數(shù)據(jù)包括各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值，各個(gè)屬性值具有標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值；
[0072]調(diào)整模塊302，用于依據(jù)各個(gè)屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值，將所述歷史流程數(shù)據(jù)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度進(jìn)行調(diào)整；
[0073]編碼模塊303，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的編碼規(guī)則，為所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值；
[0074]轉(zhuǎn)換模塊304，用于將所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值轉(zhuǎn)換為向量；
[0075]輸入模塊305，用于將所述向量作為支持向量機(jī)SVM分類器的輸入，所述SVM分類器是基于已分類的歷史流程數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練的；
[0076]分類模塊306，用于經(jīng)過所述SVM分類器的處理后，得到對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果。
[0077]—種優(yōu)選實(shí)施方式中，所述調(diào)整模塊，包括:
[0078]補(bǔ)零子模塊，用于當(dāng)所述歷史流程數(shù)據(jù)中任一節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度小于所述屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值時(shí)，在所述屬性值之前補(bǔ)零，使得補(bǔ)零后的屬性值的長(zhǎng)度與所述屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值相同。
[0079]具體的，所述轉(zhuǎn)換模塊，具體用于:
[0080]將所述歷史流程數(shù)據(jù)中的各個(gè)屬性值的編碼連接到前一個(gè)屬性值的編碼后面，得到所述歷史流程數(shù)據(jù)的向量。
[0081 ] 所述裝置還包括:
[0082]獲取模塊，用于獲取多個(gè)已分類的歷史流程數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的向量，并將所述分量作為訓(xùn)練樣本；
[0083]訓(xùn)練模塊，用于將所述訓(xùn)練樣本輸入所述SVM分類器，對(duì)所述SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練。
[0084]具體的，所述分類模塊，包括:
[0085]獲取子模塊，用于經(jīng)過所述SVM分類器的處理后，獲取所述歷史流程數(shù)據(jù)的決策值；
[0086]確定子模塊，用于根據(jù)所述決策值，確定對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果。
[0087]本發(fā)明實(shí)施例提供的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的裝置能夠?qū)崿F(xiàn)以下功能:按照節(jié)點(diǎn)執(zhí)行順序，從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取一條歷史流程數(shù)據(jù)，所述歷史流程數(shù)據(jù)包括各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值，各個(gè)屬性值具有標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值。依據(jù)各個(gè)屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值，將所述歷史流程數(shù)據(jù)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度進(jìn)行調(diào)整;根據(jù)預(yù)設(shè)的編碼規(guī)則，為所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值。將所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值轉(zhuǎn)換為向量，并將所述向量作為支持向量機(jī)SVM分類器的輸入，所述SVM分類器是基于已分類的歷史流程數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練的。經(jīng)過所述SVM分類器的處理后，得到對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果。與現(xiàn)有技術(shù)比，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種自動(dòng)化的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的裝置，對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)的分類效率更高，同時(shí)成本較低。
[0088]對(duì)于裝置實(shí)施例而言，由于其基本對(duì)應(yīng)于方法實(shí)施例，所以相關(guān)之處參見方法實(shí)施例的部分說明即可。以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上。可以根據(jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的情況下，即可以理解并實(shí)施。
[0089]需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。
[0090]以上對(duì)本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法及裝置進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在【具體實(shí)施方式】及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法，其特征在于，所述方法包括: 按照節(jié)點(diǎn)執(zhí)行順序，從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取一條歷史流程數(shù)據(jù)，所述歷史流程數(shù)據(jù)包括各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值，各個(gè)屬性值具有標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值； 依據(jù)各個(gè)屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值，將所述歷史流程數(shù)據(jù)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度進(jìn)行調(diào)整； 根據(jù)預(yù)設(shè)的編碼規(guī)則，為所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值； 將所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值轉(zhuǎn)換為向量，并將所述向量作為支持向量機(jī)SVM分類器的輸入，所述SVM分類器是基于已分類的歷史流程數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練的； 經(jīng)過所述SVM分類器的處理后，得到對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法，其特征在于，所述依據(jù)各個(gè)屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值，將所述歷史流程數(shù)據(jù)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度進(jìn)行調(diào)整，包括: 當(dāng)所述歷史流程數(shù)據(jù)中任一節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度小于所述屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值時(shí)，在所述屬性值之前補(bǔ)零，使得補(bǔ)零后的屬性值的長(zhǎng)度與所述屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值相同。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法，其特征在于，所述將所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值轉(zhuǎn)換為向量，包括: 將所述歷史流程數(shù)據(jù)中的各個(gè)屬性值的編碼連接到前一個(gè)屬性值的編碼后面，得到所述歷史流程數(shù)據(jù)的向量。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法，其特征在于，所述方法還包括: 獲取多個(gè)已分類的歷史流程數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的向量，并將所述分量作為訓(xùn)練樣本； 將所述訓(xùn)練樣本輸入所述SVM分類器，對(duì)所述SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法，其特征在于，所述經(jīng)過所述SVM分類器的處理后，得到對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果，包括: 經(jīng)過所述SVM分類器的處理后，獲取所述歷史流程數(shù)據(jù)的決策值； 根據(jù)所述決策值，確定對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果。6.一種對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的裝置，其特征在于，所述裝置包括: 讀取模塊，用于按照節(jié)點(diǎn)執(zhí)行順序，從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取一條歷史流程數(shù)據(jù)，所述歷史流程數(shù)據(jù)包括各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值，各個(gè)屬性值具有標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值； 調(diào)整模塊，用于依據(jù)各個(gè)屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值，將所述歷史流程數(shù)據(jù)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度進(jìn)行調(diào)整； 編碼模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的編碼規(guī)則，為所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值； 轉(zhuǎn)換模塊，用于將所述歷史流程數(shù)據(jù)的編碼值轉(zhuǎn)換為向量； 輸入模塊，用于將所述向量作為支持向量機(jī)SVM分類器的輸入，所述SVM分類器是基于已分類的歷史流程數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練的； 分類模塊，用于經(jīng)過所述SVM分類器的處理后，得到對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果O7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的裝置，其特征在于，所述調(diào)整模塊，包括: 補(bǔ)零子模塊，用于當(dāng)所述歷史流程數(shù)據(jù)中任一節(jié)點(diǎn)的屬性值的長(zhǎng)度小于所述屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值時(shí)，在所述屬性值之前補(bǔ)零，使得補(bǔ)零后的屬性值的長(zhǎng)度與所述屬性值具有的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度值相同。8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的裝置，其特征在于，所述轉(zhuǎn)換模塊，具體用于: 將所述歷史流程數(shù)據(jù)中的各個(gè)屬性值的編碼連接到前一個(gè)屬性值的編碼后面，得到所述歷史流程數(shù)據(jù)的向量。9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 獲取模塊，用于獲取多個(gè)已分類的歷史流程數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的向量，并將所述分量作為訓(xùn)練樣本； 訓(xùn)練模塊，用于將所述訓(xùn)練樣本輸入所述SVM分類器，對(duì)所述SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練。10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的對(duì)歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的裝置，其特征在于，所述分類模塊，包括: 獲取子模塊，用于經(jīng)過所述SVM分類器的處理后，獲取所述歷史流程數(shù)據(jù)的決策值； 確定子模塊，用于根據(jù)所述決策值，確定對(duì)所述歷史流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果。
【文檔編號(hào)】G06K9/62GK106022374SQ201610331367
【公開日】2016年10月12日
【申請(qǐng)日】2016年5月18日
【發(fā)明人】王超, 張德慧, 張剛, 時(shí)曉書, 尹鑫
【申請(qǐng)人】中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行股份有限公司