Clasificación de registros de eventos para la recomendación de algoritmos de descubrimiento de procesos.

Abstract

El descubrimiento es un área de la Minería de Procesos donde se utilizan técnicas para tomar un registro de eventos y producir un modelo de procesos. La necesidad de que este modelo represente la ejecución real de los procesos descubiertos, ha impulsado la creación de varios algoritmos de descubrimiento de procesos. Un algoritmo de descubrimiento puede obtener excelentes resultados frente un registro de eventos dado y sin embargo mostrar resultados de baja calidad frente a otro registro de eventos. Por lo que se debe seleccionar para cada registro de eventos, el algoritmo de descubrimiento que mejor se ajuste a sus características. Una selección inadecuada del algoritmo de descubrimiento para un registro de eventos, conduce a demoras provocadas por su tiempo de ejecución y ajuste, obtención de modelos de baja calidad e interpretaciones inadecuadas del proceso de minado. Con el fin de identificar los algoritmos de descubrimiento que permitan obtener modelos de mejor calidad para ciertos registros de eventos, este trabajo propuso la clasificación de registros de eventos para la recomendación de algoritmos de descubrimiento de procesos. Se implementó un complemento para ProM que redujo considerablemente el tiempo necesario para la recomendación de algoritmos de descubrimiento, sin afectar la efectividad de la selección en relación a la brindada por la Evaluación Empírica.