知识图谱实体对齐与对象中心性能分析研究

### 知识图谱实体对齐与对象中心性能分析研究 #### 1. 对象中心性能分析 在对象中心性能分析中，有多种性能指标的计算方法： - **逗留时间（sojourn）**：对于任意事件发生 $eo = (t, e) \in O$，$sojourn(eo, V ) = \pi_{ct}(e) - \max(T)$，其中 $T = \{ \pi_{bt}(tv) | tv \in relON (eo, V ) \}$。 - **等待时间（wait）**：对于任意事件发生 $eo = (t, e) \in O$，$wait(eo, V ) = \pi_{st}(e) - \max(T)$，其中 $T = \{ \pi_{bt}(tv) | tv \in relON (eo, V ) \}$。 - **服务时间（service）**：对于任意事件发生 $eo = (t, e) \in O$，$service(eo, V ) = \pi_{ct}(e) - \pi_{st}(e)$。 - **同步时间（sync）**：对于任意事件发生 $eo = (t, e) \in O$，$sync(eo, V ) = \max(T) - \min(T)$，其中 $T = \{ \pi_{bt}(tv) | tv \in relON (eo, V ) \}$。 - **池化时间（poolot）**：对于任意事件发生 $eo = (t, e) \in O$，$poolot(eo, V ) = \max(T) - \min(T)$，其中 $T = \{ \pi_{bt}(tv) | tv \in relON (eo, V ) \land type(\pi_{oi}(tv)) = ot \}$。 - **滞后时间（lagot）**：对于任意事件发生 $eo = (t, e) \in O$，$lagot(eo, V ) = \max(T') - \min(T)$，其中 $T = \{ \pi_{bt}(tv) | tv \in relON (eo, V ) \}$ 且 $T' = \{ \pi_{bt}(tv) | tv \in relON (eo, V ) \land type(\pi_{oi}(tv)) \neq ot \}$，若 $\max(T') > \min(T)$；否则为 0。 以下是这些指标的总结表格： | 指标 | 计算公式 | | ---- | ---- | | 逗留时间（sojourn） | $sojourn(eo, V ) = \pi_{ct}(e) - \max(T)$，$T = \{ \pi_{bt}(tv) | tv \in relON (eo, V ) \}$ | | 等待时间（wait） | $wait(eo, V ) = \pi_{st}(e) - \max(T)$，$T = \{ \pi_{bt}(tv) | tv \in relON (eo, V ) \}$ | | 服务时间（service） | $service(eo, V ) = \pi_{ct}(e) - \pi_{st}(e)$ | | 同步时间（sync） | $sync(eo, V ) = \max(T) - \min(T)$，$T = \{ \pi_{bt}(tv) | tv \in relON (eo, V ) \}$ | | 池化时间（poolot） | $poolot(eo, V ) = \max(T) - \min(T)$，$T = \{ \pi_{bt}(tv) | tv \in relON (eo, V ) \land type(\pi_{oi}(tv)) = ot \}$ | | 滞后时间（lagot） | $lagot(eo, V ) = \max(T') - \min(T)$，$T = \{ \pi_{bt}(tv) | tv \in relON (eo, V ) \}$，$T' = \{ \pi_{bt}(tv) | tv \in relON (eo, V ) \land type(\pi_{oi}(tv)) \neq ot \}$（若 $\max(T') > \min(T)$，否则为 0） | 为了验证这些指标的实用性，进行了一个实际案例研究，以荷兰金融机构的贷款申请流程为例。该流程中有两种对象类型：申请和报价。申请可以有一个或多个报价。具体流程如下： 1. 客户通过访问银行或使用在线系统创建申请。若通过访问银行创建申请，则跳过提交活动。 2. 申请完成并被接受后，银行通过向客户发送报价并打电话的方式向客户提供贷款。 3. 报价要么被接受，要么被取消。 在案例研究中，聚焦于因各种原因被取消的报价。通过选择十种最频繁的流程执行类型来过滤不常见的行为，并去除冗余活动，如“完成申请”后的状态更新“已完成”。最终的事件日志包含 1682 个申请和 3573 个报价的 20478 个事件。 将该方法与基于对齐的传统性能分析技术进行比较。应用传统技术时，首先使用申请和报价作为案例概念来扁平化日志。结果发现，传统技术存在一些不准确的情况，例如： - 传统技术显示 1799 个申请重复执行“发送”活动，但实际上除了 92 个报价跳过该活动外，每个报价只执行一次该活动。并且该活动的平均逗留时间，传统技术计算约为 2 天 23 小时，而实际约为 15 分钟。 - 传统技术显示“取消申请”活动重复 1891 次，但实际上每个申请只执行 1682 次。该活动的平均逗留时间，传统技术测量约为 12