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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/63723
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Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | LIMA, Ricardo Massa Ferreira de | - |
dc.contributor.author | ACIOLY, José Lucas Correia | - |
dc.date.accessioned | 2025-06-11T11:42:46Z | - |
dc.date.available | 2025-06-11T11:42:46Z | - |
dc.date.issued | 2025-04-09 | - |
dc.date.submitted | 2025-04-26 | - |
dc.identifier.citation | ACIOLY, José Lucas Correia. Aplicação de trace clustering em ambientes reais: um estudo de caso no judiciário brasileiro. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Ciência da Computação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/63723 | - |
dc.description.abstract | Trace clustering é uma técnica de pré-processamento da mineração de processos que evoluiu bastante nos últimos anos devido ao seu elevado potencial de aplicação na análise de logs de eventos complexos, cujo uso das técnicas tradicionais de mineração de processos leva à geração de modelos de processo “spaghetti-like” — ou seja, modelos cujo elevado número de nós e arestas compromete a interpretação do modelo. No entanto, a aplicação dessa técnica em áreas que enfrentam grande volume de dados e processos pouco estruturados, como o sistema judiciário brasileiro, carece de investigação e documentação. Assim, o objetivo deste trabalho consiste em identificar os algoritmos de trace clustering desenvolvidos nos últimos anos e quais algoritmos são mais eficientes para serem executados em ambientes como o do Sistema Judiciário Brasileiro. | pt_BR |
dc.format.extent | 40p. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | pt_BR |
dc.subject | mineração de Processos | pt_BR |
dc.subject | trace clustering | pt_BR |
dc.subject | análise de desempenho | pt_BR |
dc.subject | dados reais | pt_BR |
dc.title | Aplicação de trace clustering em ambientes reais: um estudo de caso no judiciário brasileiro | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.degree.level | Graduacao | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | https://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4728222A5&tokenCaptchar=03AFcWeA7xD978rK0ZDuuCABDZsyfGitDHzdDNU72MzTlABBhGq2qWhz4uItTtGepw_mdZGnn7S72BhXkDdQoKTdBMulUrn-NmavruU6JdXZ9u7PVpuI96LcrQviEAZVKar6f-U-m0PK8XolIfFI03lJc35fuBPHudgp7cvIFZoDK5d__wWKIGE-jnXYuFOoN77rEMU68_vqZLIrB3bsrKXMxfFJzDxQsCHcZKoP2rSM227Dnav21g4AGAMZmrBoZhuDF4EBT0rLVdO8mW3jkd00Fz5ZF_uoCl_dMf0j_KbuMcdibtRY-hRJ0_rvDbNGoG1kjK56oDbpRMkMK6SCd3puel_a_x8iYGBaxP0fdpfGoEOT6xzrMypGdjPZDO_DPsRB_u_uss68dGYv4B2xELeOBYE9Lj_nTkdFVSOJaQcR8vIMn_EbO3gMuJb6stRlga_e8rkoLm7y4Vbh-wgwRWQ_Romda6dr3t6-LWpLf1bny1BO2cfqrJmosGMmm71ZiqMnsVcibeGFdPKRyjP2ORnk8PmjWfGNUo3FsxrLXoWTwjMFAl4jKZBIWC3sczeSvyDNkWTmsWxIhv90KIv_f920kwFCI2AawqM5JWJKSm9Ym0wJs_XO-8jkvE5x7aqojkMaOyWuFgmFMrw8ktAFmaeCfOcAIamiFmSi1ego-zVGF5-0ozghsYO2MI45aXfCE6jFSI7f02areI5mZZYcPF1u3M_Lp4EogKOdTatdE_HewA-YMfohexqMHKTRybLSH4P9tZGPmTRuFQG8cYjxk8tC-i-naJ8ktu2J_DE2UT-g8ndZynv9MwMNvd6lnzU_ouvJpNuqjvXojFiZWZ8c06h019TK_uC589e_7DViIYeppJxOZX6vdu5xiFxAm0mpTi7yxUzvTDjJ9LdyLWLuvnv7Lxj7JhhA0Ar_BDwjtVz9Ldt0XVD1Gkq3fcbSxYyzztMGESvI91z6r4uea76CH2eivfuUBsGBP7F9GccNIXMnpTxb8BkEjXgdjBDBnRkADBApF-jbfYCbKwdyflyKdsi4Eopv7c26116Q | pt_BR |
dc.description.abstractx | Trace clustering is a preprocessing technique in process mining that has significantly evol ved in recent years due to its high potential for analyzing complex event logs. Traditional process mining techniques often lead to the generation of “spaghetti-like” process models —that is, models with a high number of nodes and edges, which hinders their interpre tability. However, the application of this technique in domains characterized by large volumes of data and poorly structured processes, such as the Brazilian judicial system, still lacks sufficient investigation and documentation. Therefore, the objective of this work is to identify the trace clustering algorithms developed in recent years and to determine which ones are most efficient for execution in environments such as the Brazilian Judicial System | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Áreas::Ciências Exatas e da Terra | pt_BR |
dc.degree.departament | ::(CIN-DCC) - Departamento de Ciência da Computação | pt_BR |
dc.degree.graduation | ::CIn-Curso de Ciência da Computação | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.degree.local | Recife | pt_BR |
Aparece nas coleções: | (TCC) - Ciência da Computação |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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TCC José Lucas Correia Acioly.pdf | 4,35 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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