ESTRATEGIAS PARA ACELERAR Y REFINAR EL ALGORITMO GENETICMINER.

Abstract

Las técnicas de la minería de procesos permiten la extracción de conocimientos de los registros de eventos. El descubrimiento de modelos es una de las etapas que componen la minería de procesos. En esta etapa se utilizan una serie de algoritmos que parten inicialmente de un registro de eventos y generan diferentes modelos de procesos. El presente trabajo se centra en el algoritmo Genetic Miner, que es uno de los que ofrecen mejores resultados en la mencionada fase de descubrimiento. A pesar de la precisión del modelo que se obtiene, el algoritmo posee elevado coste temporal. Con vistas a reducir los tiempos de respuesta, en este trabajo se desarrolla una versión distribuida del Genetic Miner, haciendo uso de la infraestructura de invocación remota .Net Remoting. Se comparan los resultados obtenidos por la versión original del algoritmo, incorporada en la herramienta ProM, una variante desarrollada en el marco del proyecto CITI-UNAH, que extiende el modelo de matriz causal con la adición de una matriz de índices y la alternativa propuesta en este documento. Estas pruebas evaluaron precisión y tiempos de respuesta de los algoritmos.