Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Silva, Gabriel Lucas Cantanhede da |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-02072018-215453/
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Resumo: |
Mineração de processos é um novo campo de pesquisa que liga mineração de dados e gestão de processos de negócio. A mineração de processos segue a premissa de que existe um processo desconhecido em um determinado contexto, e que ao analisar os traços do seu comportamento, com o auxílio da mineração de dados, é possível descobrir o modelo do processo. No entanto, processos de negócio realistas são difíceis de minerar por causa do excesso de comportamento registrado nos logs. Esses processos não estruturados, apesar de complexos, possuem um potencial grande para melhoria, sendo que as abordagens atuais de mineração de processos para esse contexto ainda provém pouco suporte à gestão. Este trabalho de pesquisa de mestrado visou aplicar técnicas computacionais evolutivas na mineração de modelos de processo, usando algoritmos genéticos para descobrir automaticamente modelos de processos não estruturados visando dar suporte à gestão organizacional de processos. Uma revisão da literatura foi realizada para auxiliar a proposição de uma nova abordagem focada na descoberta de modelos de processos não estruturados. A abordagem proposta introduz novas fórmulas de cálculo das métricas de completude e precisão baseadas nas informações de transições entre atividades, reorganizadas por meio de uma estrutura de matriz criada neste trabalho. A abordagem introduz também o uso de operadores genéticos e estratégias de fluxo evolutivo ainda não implementados na literatura relativa a algoritmos genéticos na descoberta de processos. Análises da parametrização da abordagem proposta, bem como os modelos de processos resultantes, indicam que a abordagem é eficaz na mineração de modelos de processos melhores a partir de amostras de um log não estruturado |
