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dc.contributor.authorPeña, Leoneles
dc.contributor.authorAndrade, Danielaes
dc.contributor.authorDelgado, Andreaes
dc.contributor.authorCalegari, Danieles
dc.date.accessioned2024-11-22T17:04:03Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12381/3702-
dc.description.abstractInter-organizational collaborative business processes involve at least two participants from different organizations who interact with each other. Discovering and analyzing this kind of process adds several challenges to process mining initiatives, mainly due to traces spread across organizations with heterogeneous infrastructures, technologies, and data models. This paper presents a process mining approach for discovering inter-organizational collaborative business processes, which takes as input an extended XES event log with information on participants and messages exchanged to discover a BPMN 2.0 collaboration process model and corresponding choreography. We evaluated our approach using collaborative business process data from selected related work, discussing and comparing our results within different scenarios.es
dc.description.sponsorshipAgencia Nacional de Investigación e Innovaciónes
dc.language.isoenges
dc.relation.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12381/3700es
dc.relation.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12381/3701es
dc.relation.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12381/3703-
dc.rightsAcceso restringido*
dc.source5th International Conference on Process Mining (ICPM), 2nd Workshop on Collaboration Mining for Distributed Systems (COMINDS), Roma, Italia, 23 al 27 de Octubre, 2023es
dc.subjectProcess mininges
dc.subjectInter-organizational collaborative processeses
dc.subjectProcess discoveryes
dc.subjectBPMN 2.0 collaboration and choreographyes
dc.titleAn Approach for Discovering Inter-organizational Collaborative Business Processes in BPMN 2.0es
dc.typeDocumento de conferenciaes
dc.subject.aniiCiencias Naturales y Exactas-
dc.subject.aniiCiencias de la Computación e Información-
dc.subject.aniiCiencias de la Computación-
dc.identifier.aniiFMV_1_2021_1_167483es
dc.type.versionPublicadoes
dc.rights.embargoreasonEl paper es publicado por Springer nature con copyright de cesión de derechos entregado para la publicación del paper*
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1007/978-3-031-56107-8_37-
dc.anii.institucionresponsableUniversidad de la República. Facultad de Ingeniería. Instituto de Computaciónes
dc.rights.embargoterm9999-01-01*
dc.anii.subjectcompleto//Ciencias Naturales y Exactas/Ciencias de la Computación e Información/Ciencias de la Computaciónes
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