Avançando a Mineração de Processos com o Método PetriNet2Vec

Process mining é uma área que foca em analisar e melhorar como as empresas operam. Ela usa dados de diferentes processos pra entender o que acontece, como acontece e onde dá pra fazer melhorias. Uma ferramenta usada em process mining são as Redes de Petri, que são modelos que representam como as Tarefas estão conectadas e como elas fluem ao longo do tempo. Mas, analisar e comparar redes de Petri complexas pode ser complicado.

Pra ajudar com isso, foi desenvolvido um novo método chamado PetriNet2Vec. Esse método pega idéias de Processamento de Linguagem Natural (NLP) pra representar modelos de processo de um jeito que é mais fácil de comparar e analisar. Em vez de usar métodos tradicionais que podem ter dificuldade com a complexidade, o PetriNet2Vec usa vetores de embedding. Esses vetores são representações numéricas que permitem ver semelhanças e relações entre diferentes modelos de processo.

#Desafios nos Processos de Negócios Modernos

Os processos de negócios modernos são muitas vezes muito complexos. Essa complexidade dificulta a análise completa com ferramentas tradicionais. Muitas empresas geram grandes quantidades de dados, e pode ser difícil encontrar os padrões importantes nesses dados que poderiam levar a melhorias.

Técnicas de descoberta de processos ajudam analisando dados de eventos pra ver os processos de negócios reais enquanto acontecem. Essas técnicas constroem modelos, como as redes de Petri, que capturam a sequência de tarefas. As redes de Petri são úteis porque ajudam a visualizar e entender como diferentes tarefas se relacionam.

No entanto, as técnicas tradicionais de mining de processos podem não funcionar bem com processos modernos. Elas podem ter dificuldades com os dados grandes gerados e podem não revelar padrões complexos encontrados em métodos de machine learning.

#O Que São Vetores de Embedding?

Vetores de embedding são uma forma de representar objetos ou conceitos como números em um espaço contínuo. Esse método é usado frequentemente em tarefas de NLP, onde palavras são convertidas em vetores. Vetores de embedding podem mostrar o quão similares ou diferentes são diferentes elementos em um dado contexto.

Em process mining, vetores de embedding podem representar efetivamente as estruturas e relações encontradas em modelos de processo. Por exemplo, tarefas individuais ou redes de Petri inteiras podem ser convertidas em vetores, o que ajuda na análise de semelhança e modelagem preditiva.

A ideia chave aqui é criar representações compactas, ou embeddings, das redes de Petri e suas tarefas. Isso simplifica tarefas como comparar processos ou descobrir novos padrões.

#Declaração do Problema

A gente quer aprender uma representação numérica pra cada modelo de processo, que é armazenada em um formato específico. Cada representação captura as relações entre tarefas sequenciais. Medindo as semelhanças entre essas representações, conseguimos comparar diferentes modelos facilmente.

Além disso, a gente também quer criar uma representação pra cada tarefa dentro dos modelos. Isso significa que teremos uma matriz onde cada linha representa o vetor de embedding de uma tarefa, capturando suas características únicas.

#Trabalhos Relacionados

Comparar processos é importante pra várias necessidades de negócios, como melhorar o desempenho e transferir conhecimento. As técnicas atuais de comparação de processos podem ser agrupadas em três categorias principais: análise comportamental, análise estrutural e comparação de tarefas.

Métodos comportamentais olham pra ordem em que as atividades acontecem em logs de execução, enquanto métodos estruturais analisam como o modelo de processo é organizado como um grafo. A comparação de tarefas examina mais de perto as relações entre tarefas individuais.

Embora pesquisas existentes tenham fornecido ferramentas úteis, ainda existem limitações a serem abordadas. Métodos comportamentais podem não funcionar bem quando nomes diferentes são usados pra atividades similares, enquanto métodos estruturais podem ter dificuldades com grafos grandes. Ambos os tipos de métodos também enfrentam problemas devido à complexidade de concorrências e laços em modelos de processo.

#Aprendendo Embeddings com Doc2Vec e Graph2Vec

O método doc2vec ajuda a aprender vetores de embedding para documentos e palavras individuais. Em termos simples, ele pode prever o que uma palavra é com base nas palavras ao seu redor. Esse conceito pode ser estendido pra aprender embeddings de modelos de processo e suas tarefas.

Graph2vec é outro método que permite embeddings pra representações de grafos. Aqui, cada nó no grafo pode ser visto de forma semelhante a uma palavra, e as conexões entre os nós servem como contexto.

Usando essas técnicas, conseguimos capturar efetivamente semelhanças entre redes de Petri, tornando-as muito úteis pra várias aplicações em process mining.

#Algoritmos de Agrupamento

Um dos objetivos desse estudo é aprender embeddings pra cada modelo de rede de Petri e então agrupar esses por similaridade. A gente usa um algoritmo de agrupamento chamado HDBSCAN, que é bom em reconhecer clusters de diferentes formas e tamanhos.

O HDBSCAN não precisa saber o número de clusters de antemão. Ele consegue lidar bem com dados de alta dimensão, tornando-o adequado pros nossos vetores de embedding. Usando a distância cosseno como uma medida de similaridade, esse algoritmo ajuda a agrupar redes de Petri semelhantes de forma eficaz.

Pra avaliar a qualidade dos clusters formados, a gente pode usar a pontuação Silhouette. Essa pontuação nos diz o quanto cada item se encaixa dentro do seu cluster, ajudando a verificar a integridade da nossa abordagem de agrupamento.

#O Conjunto de Dados

A pesquisa utiliza o Conjunto de Dados PDC, que contém 96 modelos de rede de Petri em um formato específico. Esse conjunto de dados foi criado com várias configurações que variam por uma gama de parâmetros, incluindo dependências de tarefas e tipos de laços.

Cada modelo é gerado usando regras específicas que determinam como as tarefas estão conectadas. Entender como esses modelos são construídos é crucial pra nossa metodologia e ajuda a garantir que consigamos identificar clusters de modelos semelhantes.

#Metodologia para Aprender Embeddings de Redes de Petri

Pra treinar nosso modelo, representamos cada rede de Petri usando pares de tarefas. A gente quer aprender embeddings tanto pros modelos quanto pras tarefas, com cada embedding carregando informações significativas sobre sua estrutura.

O treinamento não requer supervisão ou modelos rotulados, tornando isso um método não supervisionado. Pra melhorar a qualidade dos embeddings aprendidos, aplicamos amostragem negativa, que ajuda o modelo a aprender melhor com os dados.

#Análise de Clusters

Na nossa análise, reconhecemos que certas tarefas podem não ser especificadas dentro dos modelos, o que pode afetar como as rotulamos. A gente pode ou nomear todas as tarefas não especificadas da mesma forma ou dar a cada uma um identificador único.

Escolher como construir o dicionário de tarefas tem um impacto direto nos vetores de embedding resultantes. Analisando as diferenças entre usar nomes únicos versus um rótulo genérico pra tarefas não especificadas, conseguimos determinar qual abordagem gera melhores clusters.

As pontuações Silhouette calculadas pra ambos os métodos indicam que usar uma abordagem mais simples produz clusters de alta qualidade. Assim, a gente foca em usar convenções de nomenclatura diretas pra melhorar a qualidade dos nossos embeddings.

#Visualizando Clusters

Depois de determinar tamanhos de embedding apropriados e rodar nosso algoritmo de agrupamento, descobrimos que os modelos se agruparam naturalmente em nove clusters. Usando técnicas de redução de dimensionalidade, conseguimos visualizar como esses modelos estão agrupados.

Cada ponto no gráfico de dispersão corresponde a um modelo de processo, colorido pra representar o cluster ao qual pertence. Essa representação ajuda a ver como bem os modelos estão separados uns dos outros, embora vale lembrar que essa visão bidimensional não representa totalmente as dimensões superiores originais.

Ao inspecionar os clusters, encontramos padrões claros correspondendo às regras específicas usadas pra gerar os modelos. Usando árvores de decisão, conseguimos identificar características comuns e regras compartilhadas entre os membros do cluster, demonstrando que nossa metodologia captura efetivamente propriedades estruturais.

#Expandindo a Análise de Clusters para Embeddings de Tarefas

Além de analisar os modelos, a gente também aprende embeddings pra cada tarefa dentro das redes de Petri. Aplicando o algoritmo HDBSCAN a esses embeddings de tarefa, revelamos cinco clusters distintos.

Embora os clusters de tarefas sejam de qualidade um pouco inferior, eles ainda oferecem insights sobre as relações entre as tarefas dentro dos modelos. Examinando a similaridade das tarefas através de matrizes de distância, destacamos quão próximas certas tarefas estão.

Embora interpretar tarefas apenas com base em seus IDs possa ser complicado, os padrões nos embeddings ajudam a fazer conexões entre várias tarefas e as relações dentro dos processos.

#Exemplos de Tarefas Futuras

Com a metodologia estabelecida, a gente pode aplicar os embeddings aprendidos a várias tarefas futuras. Isso inclui consultar por similaridades, classificar modelos e mais.

Um exemplo envolve selecionar um modelo e encontrar o mais semelhante com base em vetores de embedding. Comparando esses vetores, conseguimos representar visualmente as semelhanças e diferenças, o que é benéfico pra empresas que gerenciam muitos processos.

Analisando os clusters formados durante o processo de embedding, também conseguimos identificar propriedades dos modelos de negócios que estão sendo estudados. Isso pode ajudar as empresas a entenderem melhor seus processos e melhorá-los com base nessas percepções.

#Conclusão

Em resumo, esse estudo apresenta uma nova forma de representar modelos de processo usando embeddings derivados de redes de Petri. Inspirado no doc2vec, esse método nos permite criar embeddings vetoriais significativos tanto pra modelos de processo quanto pra tarefas. Através de um treinamento rigoroso, capturamos efetivamente a estrutura e as relações dentro dos modelos.

Usando técnicas de agrupamento, identificamos padrões e propriedades comuns dos modelos no nosso conjunto de dados, apoiando nossa hipótese sobre a coerência dos clusters formados. A flexibilidade dos embeddings também permite várias aplicações futuras, permitindo extrair insights valiosos dos dados.

Trabalhos futuros vão focar em aplicações do mundo real dessa metodologia, com o objetivo de validar nossas descobertas em contextos práticos de negócios. Além disso, planejamos aprimorar nosso método integrando relações de tarefas e dependências mais complexas, o que poderia melhorar ainda mais a precisão preditiva.