Autor: Mucientes, Manuel
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Mucientes
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Manuel
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Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías da Información (CiTIUS), Universidade de Santiago de Compostela
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Artículo Extracción de conocimiento basado en técnicas de aprendizaje automático a partir de registros de eventosBenavides Álvarez, Tomás; Mucientes, Manuel; Lama Penín, Manuel. Actas de las XVII Jornadas de Ingeniería de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2022), 2022-09-05.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.Artículo Pattern-based Simplification of Process ModelsChapela-Campa, David; Mucientes, Manuel; Lama Penín, Manuel. Actas de las XV Jornadas de Ingeniería de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2019), 2019-09-02.Several simplification techniques have been proposed to deal with the understanding of complex process models, from the structural simplification of the model to the simplification of the log to discover simpler process models. But obtaining a comprehensible model explaining the behaviour of unstructured large processes is still an open challenge. In this paper, we present a novel algorithm to simplify process models by abstracting the infrequent behaviour in the logs.Artículo Towards the Extraction of Frequent Patterns in Complex Process ModelsChapela-Campa, David; Mucientes, Manuel; Lama Penín, Manuel. Actas de las XIII Jornadas de Ingeniería de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2017), 2017-07-19.In this paper, we present WoMine, an algorithm to retrieve frequent behavioural patterns from the model. Our approach searches in process models extracting structures with sequences, selections, parallels and loops, which are frequently executed in the logs. This proposal has been validated with a set of process models, and compared with the state of the art techniques. Experiments have validated that WoMine can find all types of patterns, extracting information that cannot be mined with the state of the art techniques.Artículo Algoritmo Híbrido de Composición Automática de Servicios con QoSRodriguez-Mier, Pablo; Mucientes, Manuel; Lama Penín, Manuel. Actas de las XI Jornadas de Ingeniería de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2015), 2015-09-15.En este trabajo se presenta una aproximación híbrida para la composición automática de servicios mediante el emparejamiento semántico de entradas y salidas, optimizando el número de servicios y la calidad de servicio (QoS) de las composiciones. La aproximación propuesta está dividida en 4 fases: 1) generación del grafo de composición para un problema concreto de composición definido mediante entradas y salidas; 2) cálculo de la calidad de servicio óptima en el grafo; 3) optimización secuencial del grafo de composición identificando servicios equivalentes y dominados; 4) búsqueda híbrida para extraer la solución con calidad de servicio óptima y menor número de servicios. Los resultados experimentales con conjuntos de datos del Web Service Challenge 2009-2010 demuestran la efectividad de esta técnica.Artículo Consultas eficientes sobre registros de eventos basadas en análisis de conformidadCasas Ramos, Jacobo; Lama Penín, Manuel; Mucientes, Manuel. Actas de las XV Jornadas de Ingeniería de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2019), 2019-09-02.En este artículo se presenta una aproximación basada en técnicas de conformidad de procesos para la resolución de consultas orientadas a definición de modelos de proceso y de condiciones temporales sobre actividades y sobre indicadores clave de negocio.Artículo Análisis inteligente de flujos de trabajo socialesLama Penín, Manuel; Alvarez, Pedro; Ocaña, Manuel; Mucientes, Manuel; Ezpeleta, Joaquín; Garrido, Miguel Ángel; Bugarín-Diz, Alberto. Actas de las XII Jornadas de Ingeniería de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2016), 2016-07-13.Los flujos de trabajo sociales (SOW) coordinan las actividades realizadas por un conjunto de usuarios que bien de forma individual o en cooperación tratan de alcanzar un determinado objetivo. Los SOW son flujos no estructurados en los que participan un gran número de usuarios que llevan a cabo actividades de muy diversa naturaleza que se extienden a lo largo del tiempo y que típicamente consumen pocos recursos de computación. Un ejemplo de procesos que se modelan a través de este tipo de flujos de trabajo son las campañas de marketing que tienen como objetivo motivar a los potenciales clientes en el consumo de un determinado producto o servicio. En este trabajo, se presenta el proyecto Inteligencia (Artificial) de Negocio para Flujos de Trabajo Sociales, en el que se combinan técnicas de minería de procesos, estrategias de paralelización de algoritmos, y técnicas de localización y seguimiento de usuarios, con el fin de extraer información relevante sobre SOW, como los que modelan, entre otros, el comportamiento de los usuarios en campañas de marketing desarrolladas en escenarios abiertos.