Framework Noise Miner: classificação automática de ruídos em modelos de processo de negócio com inteligência artificial
| dc.contributor.advisor | França, Juliana Baptista dos Santos | |
| dc.contributor.referee1 | Vivacqua, Adriana Santarosa | |
| dc.contributor.referee2 | Rossetto, Silvana | |
| dc.creator | Oggioni, Gustavo Michaloski Mieiro | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-05T17:53:00Z | |
| dc.date.available | 2026-05-16T03:08:35Z | |
| dc.date.issued | 2025-08-11 | |
| dc.description.resumo | Modelos de processos de negócio desempenham papel central na gestão organizacional e na automação de atividades, mas sua construção automática a partir de registros de eventos frequentemente esbarra na presença de ruídos: informações redundantes ou inconsistentes que comprometem a clareza e a utilidade dos modelos gerados. Este trabalho propõe o Framework Noise Miner, uma abordagem baseada em inteligência artificial para a identificação e remoção automatizada de ruídos semânticos em modelos extraídos por meio de mineração de processos. O objetivo principal é aprimorar a qualidade estrutural e interpretativa dos modelos, reduzindo a necessidade de intervenção manual. A metodologia adotada compreende três etapas: (i) geração de um modelo inicial com mineradores tradicionais; (ii) classificação semântica das transições por um agente baseado em grandes modelos de linguagem (LLMs); e (iii) remoção programada de transições classificadas como irrelevantes. Os experimentos demonstraram que a eficácia do framework depende tanto do LLM utilizado quanto do tipo de minerador adotado. Enquanto o Algoritmo Alpha mostrou-se limitado frente à presença de ruídos, o Minerador Indutivo obteve resultados superiores ao preservar a estrutura lógica do processo mesmo após a filtragem. Os resultados apontam para a viabilidade da proposta e abrem caminho para futuras pesquisas focadas no tratamento de ruídos mais complexos, como eventos fora de ordem, e no refinamento do Agente Semântico para contextos específicos de modelagem. | pt_BR |
| dc.embargo.terms | aberto | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11422/27010 | |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Federal do Rio de Janeiro | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Instituto de Computação | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFRJ | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject | Processos de negócio | pt_BR |
| dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.subject | Business processes | pt_BR |
| dc.subject | Artificial intelligence | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
| dc.title | Framework Noise Miner: classificação automática de ruídos em modelos de processo de negócio com inteligência artificial | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | pt_BR |