Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10819/4580
Título : Plataforma para la agrupación de modelos de procesos de negocio bajo el algoritmo de clustering K-MENS
Autor: Valencia Bacca, Felipe Alejandro
Asesor : Ordoñez Erazo, Hugo Armando
Palabras clave : Clustering;KMEANS;BPM;BPMN;XPDL;XML
Fecha de publicación : 17-ene-2017
Editorial : Universidad de San Buenaventura - Cali
Resumen : El presente trabajo tiene como propósito la construcción de una plataforma web con una arquitectura escalable, la cual realiza búsquedas multimodales en modelos de procesos de negocio con el fin de efectuar agrupaciones a través del algoritmo de clustering K-MEANS, el cual tiene como objetivo la partición en grupos (k) de un conjunto de observaciones (n), aplicándolo a los modelos de proceso de negocio. La plataforma utiliza un repositorio de modelos de proceso de negocio en formato XPDL, en los que se evalúa la agrupación de estos por medio de métricas internas, las cuales no necesitan intervención de humanos. Actualmente las empresas que cuentan con modelos de proceso de negocio se ven en la ardua tarea de realizar búsquedas sobre repositorios con volúmenes muy grandes cuando se requieren realizar modificaciones o reutilizaciones, esto demanda tiempo, genera reproceso y costos. La iniciativa es desarrollar una plataforma web con un repositorio centralizado, donde se pueda realizar la búsqueda y agrupación de modelos de procesos de negocio, con una estrategia de agrupación de búsqueda automática, presentando los resultados de las búsquedas de una manera ordenada y categorizada permitiendo que el usuario gaste menos tiempo y se pueda realizar un análisis más efectivo. La plataforma se desarrolló bajo una metodología de desarrollo en cascada, con la asesoría y con el acompañamiento del Ing. Hugo Ordoñez, PhD., y en conjunto con los estudiantes Dilan Mejía y Santiago Rodríguez.
Descripción : The purpose of this paper is to construct a web platform with a scalable architecture, which performs multimodal searches in business process models in order to perform groupings through the algorithm of Clustering K-MEANS, which aims to partition into groups (k) a set of observations (n), applying it to business process models. The platform uses a repository of business process models in XPDL format, which evaluates the grouping of these by means of internal metrics, which do not need human intervention. Nowadays companies that have business process models see themselves in the arduous task of searching on repositories with very large volumes when it is necessary to make modifications or reuses, this demands time, generates reprocessing and costs. The initiative is to develop a web platform with a centralized repository, where you can perform the search and grouping of business process models, with an automatic search grouping strategy, presenting the search results in an orderly and categorized way allowing The user spends less time and can perform a more effective analysis. The platform was developed under a methodology of development in cascade, with the advice and the accompaniment of the Ing. Hugo Ordoñez, PhD., and together with the students Dilan Mejía and Santiago Rodríguez.
URI : http://hdl.handle.net/10819/4580
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