Descubrimiento automático de procesos de negocio basado en semántica de comportamiento

Abstract

Antecedentes: La búsqueda de procesos de negocio (BP) se ha convertido en un campo crítico en muchas áreas, debido a la dificultad de encontrar servicios que se adapten exactamente a las exigencias de los usuarios. Por esta razón se puede llegar a incurrir en un consumo innecesario de recursos destinados a la búsqueda del BP adecuado. De esta manera, el desarrollo de nuevos métodos de búsqueda, intuitivos, dotados de inteligencia artificial, basados en semántica y que reconozcan lo que realmente el usuario necesita encontrar, permite agilizar el despliegue y configuración de nuevos BP y se convierten en un área importante de la I+D. Objetivos: Definir mecanismos para el descubrimiento de procesos de negocio considerando requerimientos de búsqueda que tengan en cuenta la semántica del comportamiento. Métodos: Se propone un entorno denominado BeMantics para la recuperación de BP, el cual está compuesto por dos módulos principales: un repositorio con mecanismos de pre-correspondencia basada en semántica del comportamiento y un mecanismo de correspondencia estructural y semántica el cual refina los resultados del repositorio utilizando un algoritmo de corrección de errores. Este algoritmo ejecuta operaciones de edición sobre un BP con el fin de hacerlo tan similar como sea posible a otro BP de consulta. Para analizar los resultados del entorno BeMantics se generó una plataforma Web de evaluación de pertinencia la cual permitió que un grupo de jueces humanos emita juicios de relevancia sobre un conjunto de 100 BP. Estos juicios de relevancia permitieron obtener un sub-conjunto de los BP considerados como relevantes, es decir, aquellos BP que se esperaría que una herramienta automática recupere de acuerdo a un BP de consulta.

Resultados: La presente propuesta entregó como resultados, la creación de un modelo de evaluación de pertinencia de la recuperación de BP; un repositorio de BP basado en semántica del comportamiento; un analizador estructural y semántico de correspondencia entre BP; un conjunto de 100BP de los dominios de geoprocesamiento y telecomunicaciones; y una ontología de patrones de control de flujo. Conclusiones: El entorno de descubrimiento de BP propuesto en el presente trabajo demostró que el uso de la semántica en la comparación de tareas de procesos de negocio permite mejorar levemente la precisión de la correspondencia, además el uso de ontologías de dominios muy específicos limita la capacidad semántica que se podría obtener al utilizar ontologías de dominios más generales; no obstante pueden reducir ambigüedades en el proceso de enriquecimiento semántico. Por otra parte, la evaluación del rendimiento demostró que el repositorio presentó un bajo consumo de tiempo (10-40ms) y por lo tanto si se aplica como una fase de pre-correspondencia permite reducir el espacio de búsqueda y el consumo total de tiempo para el entorno BeMantics en general, el cual presentó un rendimiento muy pobre.

Background: Retrieve business process (BP) has become a critical field in many areas due to the complexity to find services that match exactly the user’s requirements. Therefore it may incur in unnecessary resources consumption in order to find adequate BP. In this way, to develop new intuitive, endowed with artificial intelligence and semantic-based BP retrieval methods which can recognize what the user really needs, could speed up the deployment and configuration of new BP; and become an important area of R & D Goals: Define methods for business process discovery considering search requirements which can take into account the behavioral semantics. Methods: This work proposes a BP retrieval environment called BeMantics, which is composed of two main modules: a repository with pre-matching methods based on behavioral semantics; and a structural and semantics matching approach which refines the repository results using an error correction algorithm. This algorithm executes edit operation on a BP in order to make it as similar as possible to other BP called Query BP. To analyze the BeMantics generated results; a pertinence evaluation web tool was designed which allowed a human-judges group to emit relevance judgments on a set of 100 BP. These relevance judgments allow obtaining a relevant BP sub-set, i.e. those BP which would be expected to be recovered by an automatic retrieval tool according to a BP query Results: A pertinence evaluation model for BP recovery; a behavioral semantics BP repository, a structural and semantic matching analyzer for BPs; a set of 100 BP from geo-processing and telecommunications domains; and control-flow patterns ontology. Conclusions: BeMantics shows that using semantics in BP tasks comparison can improve slightly the matching precision, but, using very specific domain ontologies can limit the semantics abilities respect to generic domain ontologies; however those can reduce ambiguities in the semantic enrichment process. Furthermore, performance evaluation showed repository presented low-time consumption (10-40ms) and therefore if it is applied as a pre-matching phase can reduce the search space and the total time for the BeMantics environment which sowed very poor performance.