Detección de concept drift en minería de procesos basado en agrupamiento de trazas

TítuloDetección de concept drift en minería de procesos basado en agrupamiento de trazas
AutoresVíctor José Gallego Fontenla, Juan Carlos Vidal Aguiar, Manuel Lama Penín
TipoComunicación para congreso
Fonte XIV Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios, Sevilla (España), 2018.
DOI11705/JCIS/2018/005
AbstractEn este artículo se presenta un método para la detección y localización de concept drift en minería de procesos, que, a diferencia del resto de propuestas del estado del arte, combina técnicas de agrupamiento de trazas y descubrimiento de modelos para realizar una clasificación de las trazas de ejecución contra una serie de modelos que constituyen el ground truth de nuestro sistema. Esta aproximación permite detectar, localizar y caracterizar los cambios y evaluar la evolución sufrida por el proceso. El algoritmo ha sido validado con un registro de eventos sintético que presenta puntos de concept drift, demostrando que la aproximación tomada es válida a la hora de detectar cuándo tiene lugar un cambio en la estructura del modelo de proceso.
Palabras chaveconcept drift, process mining, model discovery, clustering, business intelligence