Artículo:
Extracción de conocimiento basado en técnicas de aprendizaje automático a partir de registros de eventos

Fecha

2022-09-05

Editor

Sistedes

Publicado en

Actas de las XVII Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2022)

Licencia Creative Commons

Resumen

Uno de los principales objetivos en minería de procesos consiste en entender lo que ha sucedido durante la ejecución de un proceso. Típicamente, este objetivo se alcanza explorando manualmente el modelo real que describe el comportamiento del proceso y las analíticas temporales y de frecuencia sobre las variantes del proceso y los indicadores de negocio. En este artículo se sigue una aproximación diferente: se ha desarrollado una técnica basada en árboles de decisión para la extracción automática de conocimiento sobre la ejecución del proceso. Esta técnica se ha validado con un conjunto de datos sintético y se ha comparado con una aproximación de referencia del estado del arte, obteniendo las mismas reglas de conocimiento en ambos casos, con la diferencia de que nuestra aproximación guía la extracción de las reglas a partir de las necesidades del usuario.

Descripción

Acerca de Benavides-Álvarez, Tomás

Palabras clave

Árboles De Decisión, Extracción De Conocimiento, Minería De Procesos, Procesos Declarativos
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