A feedback-based framework for process enhancement of causal nets
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Date
2015
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Abstract
Las técnicas de minería de procesos se utilizan para extraer información útil desde los logs de eventos. Por ejemplo, usando herramientas de descubrimiento de procesos, es factible generar un modelo de proceso que indica el orden de ejecución de las distintas actividades. Sin embargo, los logs de eventos no son siempre objetivos, dado que contienen sólo una muestra de todo el comportamiento posible. Aún cuando se han desarrollado algunas técnicas que permiten reparar estos problemas, ellas se siguen basando en la información del log para funcionar. Dado que ninguna otra fuente de datos permite a los algoritmos existentes mejorar los modelos generados, este trabajo se centra en la creación de una metodología de reparación de modelos de proceso en base a comentarios de usuarios. Esto se realiza iterativamente, definiendo un conjunto de operaciones que permiten a los usuarios proporcionar información adicional, la cual a su vez permite reparar un modelo existente. Este trabajo utiliza redes causales (causal nets) como notación base sobre la cual incorporar los comentarios del usuario, usando tres operadores binarios: causalidad (!), paralelismo (k) e indiferencia (#). Cada uno de ellos representa la relación entre dos actividades según un usuario. Para procesos complejos y con un mayor número de actividades, este trabajo propone además una agrupación mediante subprocesos basada en SESE (Single Entry Single Exit - Entrada Unica Salida Unica). El modelo resultante satisface las operaciones entregadas por los usuarios, manteniendo a su vez la estructura inicial del proceso. Esta metodología ha sido implementada en el programa ProM y fue validada mediante pruebas de usuario.
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2015