Inducao de arvores de decisao para classificacao de processos de negocio.

• Processo: 06/04751-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2007
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2010
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
• Beneficiário: Márcio Porto Basgalupp
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência computacional Descoberta de conhecimento Classificação Tomada de decisão Mineração de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Arvores De Decisao | Classificacao | Descoberta De Conhecimento | Mineracao De Dados | Processos De Negocio | Tomada De Decisao | Inteligência Computacional

Resumo

Um processo de negócio define um conjunto de atividades junto com os possíveis fluxos de execução e recursos necessários. Trabalhos da área de Business Intelligence (BI) têm destacado o papel da mineração de dados como instrumento facilitador da análise, previsão e otimização de processos de negócio. Uma das tarefas da mineração de dados é a classificação, cujo objetivo é, dado um conjunto de dados ou instâncias de treinamento, induzir um modelo preditivo capaz de associar a cada instância sua classe ou categoria. Espera-se que este modelo seja bem sucedido na classificação de novas instâncias. Em um grande número de aplicações, é importante entender as causas por trás do comportamento do modelo. A utilização das árvores de decisão como modelo de classificação de processos de negócio é bastante intuitiva, visto que as mesmas representam regras, facilitando a interpretação dos resultados. Porém, características próprias ao domínio de processos de negócio inviabilizam a utilização dos algoritmos existentes para indução de árvores de decisão. Logo, o objetivo deste projeto é destacar e tratar estas características próprias ao domínio que devam ser levados em consideração para viabilizar a classificação de processos de negócio por meio de árvores de decisão.

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

BASGALUPP, Márcio Porto. LEGAL-Tree: um algoritmo genético multi-objetivo para indução de árvores de decisão. 2010. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.