Consider a log sequence “54→57”, an

Consider a log sequence “54→57”, and suppose the predicted probability distribution is “{18: 0.8, 56: 0.2}”, which means that the next step could be either “18” or “56”. This ambiguity could be caused by using an insufficient history sequence length. For example, if two tasks share the same workƒow segment “54→57”, the first task has a pattern “18→54→57→18” that is executed 80% of the time, and the second task has a pattern “31→54→57→56” that is executed 20% of the time. This will lead to a model that predicts “{18: 0.8, 56: 0.2}” given the sequence “54→57”.

結果 (繁體中文) 1:

考慮一個日誌序列“54→57”，並假設所預測的概率分佈是“{18：0.8，56：0.2}”，這意味著下一個步驟可以是要么“18”或“56”。這種不確定性可以通過使用不足的歷史序列長度引起的。例如，如果兩個任務共享相同的工作流??段“54→57”，第一個任務具有被執行的80％的時間的模式“18→54→57→18”，並且第二任務具有圖案時執行的20％的時間“31→54→57→56”。這將導致該預測模型“{18：0.8，56：0.2}”中給出的序列“54→57”。

結果 (繁體中文) 2:

考慮一個日誌序列"54_57"，假設預測的概率分佈是"[18： 0.8， 56： 0.2]"，這意味著下一步可以是"18"或"56"。這種歧義可能是由於使用不足的歷史記錄序列長度造成的。例如，如果兩個任務共用同一個 workow 段"54_57"，則第一個任務具有 80% 的時間執行的模式"18*54=57=18"，而第二個任務具有 20% 執行的模式"31*54*57*56"。這將導致一個模型，預測"{18：0.8，56：0.2}"給定序列"54_57"。

結果 (繁體中文) 3:

考慮一個對數序列“54→57”，假設預測的概率分佈是“{18:0.8，56:0.2}”，這意味著下一步可能是“18”或“56”。這種歧義可能是由於使用的歷史序列長度不足造成的。例如，如果兩個任務共亯同一個workƒow段“54→57”，則第一個任務的模式為“18→54→57→18”，該模式在80%的時間內執行；第二個任務的模式為“31→54→57→56”，該模式在20%的時間內執行。這將導致一個模型，在給定序列“54→57”的情况下預測“{18:0.8，56:0.2}”。