Matching heterogeneous event data

Identifying duplicate events are essential to various business process applications such as provenance querying or process mining. Distinct features of heterogeneous events including opaque names, dislocated traces and composite events, prevent existing data integration from techniques performing well. To address these issues, in this paper, we propose an event similarity function by iteratively evaluating similar neighbors. We prove the convergence of iterative similarity computation, and propose several pruning and estimation methods. To efficiently support matching composite events, we devise upper bounds of event similarities. Experiments on real and synthetic datasets demonstrate that the proposed event matching approaches can achieve significantly higher accuracy than the state-of-the-art matching methods. ? 2014 ACM.EI

Método de identificación de activos de información y conocimiento críticos para la gestión y gobierno de las organizaciones en la era digital

El presente documento ha sido estructurado en seis secciones, donde: Sección 1, presenta una introducción a este trabajo de tesis doctoral donde se indica lo que ha motivado a sus autores a desarrollarla, los objetivos que persigue y las aportaciones que brinda a las organizaciones o grupos de investigación. Sección 2, presenta un estado de la cuestión en el que se examinan las principales contribuciones en áreas relacionadas con esta investigación. Sección 3, presenta el desarrollo de la solución propuesta, donde se describen los materiales y métodos que se han examinado y utilizado. Sección 4, presenta un análisis de la aplicación de esta propuesta en dos casos reales con información accesible. Sección 5, presenta las conclusiones y trabajos futuros relacionados con esta investigación. La sección 6 presenta las referencias bibliográficas utilizadas en este documentoPrograma de Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de MadridPresidenta: Ana María Moreno Sánchez-Capuchino.- Secretario: Germán Lenin Dugarte Peña.- Vocal: Francisco Javier Gil Rubi