Abstract-Maximal automatisering av rutin IT-underhåll förfaranden är ett slutmål för IT-service management. Systemövervakning, ett effektivt och tillförlitligt sätt att upptäcka IT-problem, genererar övervakningsbiljett. Mot bakgrund av biljettbeskrivningen bestäms de underliggande kategorierna av IT-problem, och biljetten tilldelas motsvarande processteam för problemlösning. Automatisk bestämning av IT-problemkategori fungerar som en kritisk del under rutinförfarandena för IT-underhåll. I praktiken är IT-problemkategorier naturligt organiserade i en hierarki genom specialisering. Med hjälp av kategorihierarkin kommer detta dokument fram till en hierarkisk klassificeringsmetod med flera märken för att klassificera övervakningsbiljetterna. För att hitta den mest effektiva klassificeringen införs en ny kontextuell (CH)-förlust i enlighet med problemhierarkin. Följaktligen löses ett uppkommande optimeringsproblem av en ny girig algoritm som heter GLabel. Dessutom, liksom själva ärendedelen, kan kunskaperna från domänexperterna, som delvis anger vissa kategorier den givna biljetten kan eller kanske inte tillhör, också utnyttjas för att vägleda den hierarkiska flermärkningsklassificeringen. Följaktligen görs en multi-märkningsslutsats med domänexpertkunskap på grundval av den givna märkningshierarkin. Experimentet visar den stora prestandaförbättringen genom att integrera domänkunskapen under den hierarkiska multimärkningsklassificeringen över biljettdata.
I REF föreslår författarna klassificeringssystem med flera märken för IT-biljetter som utnyttjar kategorihierarkin.
Knowledge Guided Hierarchical Multi-Label Classification Over Ticket Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Network and Service Management', 'journal': 'IEEE Transactions on Network and Service Management', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}