Recomendação de atividades e recursos baseadas em logs de eventos para processos de negócio em execução: um framework dirigido a explicações com significado

• Processo: 20/11224-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2021
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2023
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Marcelo Fantinato
• Beneficiário: Ana Rocío Cárdenas Maita
• Instituição Sede: Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Sistemas de informação Mineração de dados Gerenciamento de processos de negócio Redes neurais (computação) Aprendizado computacional Sistemas de recomendação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Artificial Neural Networks | business processes | explainable machine learning | neuro-symbolic systems | Process mining | recommendation systems | Sistemas de Informação

Resumo

A combinação de Business Process Management (BPM) e mineração de dados estabeleceu um campo de pesquisa conhecido como mineração de processos. O objetivo da mineração de processos é extrair conhecimento sobre os dados obtidos a partir do trabalho realizado em diferentes estágios do ciclo de vida do BPM. A mineração de processos busca melhorar os processos de negócios descobrindo ligações entre variáveis e padrões de comportamento. Os dados a serem minerados geralmente são formados por logs de eventos produzidos pelos sistemas de informação utilizados pelas organizações. Embora já tenha havido uma melhoria significativa em relação às técnicas desenvolvidas especificamente para Process Mining, um desafio atual é explicar os detalhes da tomada de decisão realizada pelo algoritmo ao produzir as recomendações. Os resultados atuais mostram uma maior precisão na predição da próxima atividade e recurso para casos em execução. Estudos nessa área foram realizados em nosso grupo de pesquisa. Apesar disso, alcançar resultados interpretáveis e explicáveis no contexto de Process Mining continua sendo um grande desafio. Portanto, este projeto de pesquisa tem como objetivo desenvolver uma estrutura orientada a explicação significativa para atividades baseadas em log de eventos e recomendação de recursos para a execução de processos de negócios. (AU)