BUSINESS PROCESS RETRIEVAL BASED ON BEHAVIORAL SEMANTICS (RECUPERACIÓN DE PROCESOS DE NEGOCIO BASADA EN SEMÁNTICA DEL COMPORTAMIENTO)
BUSINESS PROCESS RETRIEVAL BASED ON BEHAVIORAL SEMANTICS (RECUPERACIÓN DE PROCESOS DE NEGOCIO BASADA EN SEMÁNTICA DEL COMPORTAMIENTO)
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Resumen
This paper develops a framework for retrieving business processes considering search requirements based
on behavioral semantics properties; it presents a framework called “BeMantics” for retrieving business processes based on structural, linguistics, and behavioral semantics properties. The relevance of the framework is evaluated retrieving business processes from a repository, and collecting a set of relevant business processes manually issued by human judges. The “BeMantics” framework scored high precision values (0.717) but low recall values (0.558), which implies that even when the framework avoided false negatives, it prone to false positives. The highest precision value was scored in the linguistic criterion showing that using semantic inference in the tasks comparison allowed to reduce around 23.6 % the number of false positives. Using semantic inference to compare tasks of business processes can improve the precision; but if the ontologies are from narrow and specific domains, they limit the semantic expressiveness obtained with ontologies from more general domains. Regarding the performance, it can be improved by using a filter phase which indexes business processes taking into account behavioral semantics properties.
Resumen: El presente artículo desarrolla un entorno para la recuperación de procesos de negocio teniendo en cuenta requisitos de búsqueda basados en semántica de comportamiento. Presenta un entorno denominado “BeMantics”, el cual permite recuperar procesos de negocio basado en propiedades lingüísticas, estructurales y de semántica del comportamiento. La relevancia de este entorno es evaluada recuperando procesos de negocio de un repositorio y reuniendo un conjunto de procesos de negocio relevantes emitidos manualmente por jueces humanos. El entorno “BeMantics” logró valores altos de precisión (0,717), pero valores bajos de exhaustividad (0,558), lo cual implica que aun cuando “BeMantics” evitó falsos positivos, fue propenso a los falsos negativos. El valor de mayor precisión fue logrado para el criterio lingüístico, lo cual demuestra que utilizar inferencia semántica en la comparación de tareas permitió reducir el número de falsos positivos en un factor del 23,6 %. El uso de inferencia semántica en la comparación de las tareas de dos procesos de negocio permite mejorar la precisión. Sin embargo, si las ontologías pertenecen a dominios muy específicos pueden limitar la expresividad obtenida utilizando ontologías de dominios más generales. El rendimiento de BeMantics se puede mejorar empleando una fase de filtro que permita indexar procesos de negocio usando propiedades de semántica de comportamiento.