Algoritmos genéticos para seleção de atributos em problemas de classificação de processos de negócio

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Basgalupp, Márcio Porto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Faculdade de Informáca; BR; PUCRS; Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
• Palavras-chave em Português: INFORMÁTICA; ALGORITMOS GENÉTICOS; PROCESSOS DE NEGÓCIO; MINERAÇÃO DE DADOS (INFORMÁTICA); CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5011

Um processo de negócio define um conjunto de atividades junto com os seus 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 mais utilizadas da mineração de dados é a classificação, cujo objetivo é, dado um conjunto de dados ou instâncias de treino, 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. No contexto de processos de negócio, o uso da classificação tem como objetivo entender as causas de determinados comportamentos e gerar modelos de predição do comportamento e do desempenho dos processos. Problemas práticos de classificação de padrões e descoberta de conhecimento requerem a seleção de subconjuntos de atributos preditivos para representar os padrões a serem classificados, pois a presença de atributos preditivos irrelevantes, redundantes ou em grande quantidade pode prejudicar a qualidade do modelo de classificação. Em classificação de processos de negócio, é bastante interessante a utilização de seleção de atributos, visto que a quantidade de atributos que caracterizam um processo pode ser enorme. Além dos atributos diretamente relacionados a uma instância de processo, também devem ser considerados os atributos pertencentes às atividades contidas neste processo. Assim, este trabalho propõe a utilização de algoritmos genéticos multiobjetivos para seleção de atributos em problemas de classificação de processos de negócio. Os resultados obtidos foram considerados satisfatórios, visto que os critérios utilizados na função de fitness, ou seja, os critérios a serem otimizados, foram melhorados. Problemas específicos do domínio de processos de negócio foram detectados. Esses problemas surgem em virtude da presença de caminhos alternativos e ordem de execução das atividades nos fluxos de processos. Embora tais problemas não sejam tratados no presente trabalho, são apresentadas possíveis soluções a serem abordadas em trabalhos futuros.