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Previous issue date: 2007-01-11 / Um processo de neg?cio define um conjunto de atividades junto com os seus poss?veis fluxos de execu??o e recursos necess?rios. Trabalhos da ?rea de Business Intelligence (BI) t?m destacado o papel da minera??o de dados como instrumento facilitador da an?lise, previs?o e otimiza??o de processos de neg?cio. Uma das tarefas mais utilizadas da minera??o de dados ? a classifica??o, cujo objetivo ?, dado um conjunto de dados ou inst?ncias de treino, induzir um modelo preditivo capaz de associar a cada inst?ncia sua classe ou categoria. Espera-se que este modelo seja bem sucedido na classifica??o de novas inst?ncias. No contexto de processos de neg?cio, o uso da classifica??o tem como objetivo entender as causas de determinados comportamentos e gerar modelos de predi??o do comportamento e do desempenho dos processos. Problemas pr?ticos de classifica??o de padr?es e descoberta de conhecimento requerem a sele??o de subconjuntos de atributos preditivos para representar os padr?es a serem classificados, pois a presen?a de atributos preditivos irrelevantes, redundantes ou em grande quantidade pode prejudicar a qualidade do modelo de classifica??o. Em classifica??o de processos de neg?cio, ? bastante interessante a utiliza??o de sele??o de atributos, visto que a quantidade de atributos que caracterizam um processo pode ser enorme. Al?m dos atributos diretamente relacionados a uma inst?ncia de processo, tamb?m devem ser considerados os atributos pertencentes ?s atividades contidas neste processo. Assim, este trabalho prop?e a utiliza??o de algoritmos gen?ticos multiobjetivos para sele??o de atributos em problemas de classifica??o de processos de neg?cio. Os resultados obtidos foram considerados satisfat?rios, visto que os crit?rios utilizados na fun??o de fitness, ou seja, os crit?rios a serem otimizados, foram melhorados. Problemas espec?ficos do dom?nio de processos de neg?cio foram detectados. Esses problemas surgem em virtude da presen?a de caminhos alternativos e ordem de execu??o das atividades nos fluxos de processos. Embora tais problemas n?o sejam tratados no presente trabalho, s?o apresentadas poss?veis solu??es a serem abordadas em trabalhos futuros.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/5011 |
Date | 11 January 2007 |
Creators | Basgalupp, M?rcio Porto |
Contributors | Lima, Vera L?cia Strube de |
Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o, PUCRS, BR, Faculdade de Inform?ca |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | 1974996533081274470, 500, 600, 1946639708616176246 |
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