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Investigadores/as Institucionales

Rico, PAutor (correspondencia)Cuadrado, FAutor o CoautorDuenas, JcAutor o CoautorAndion, JAutor o CoautorParada, GhaAutor o Coautor

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18 de octubre de 2021
Publicaciones
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Artículo
Sí

Business Process Event Prediction Through Scalable Online Learning

Publicado en: IEEE Access. 9 136313-136333 - 2021-01-01 9(), DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3117147

Autores:

Rico, P; Cuadrado, F; Duenas, JC; Andion, J; Parada, GHA
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Dept Ingn Sistemas Telemat, E-28040 Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Predictive process monitoring techniques aim to forecast outcomes of running business process instances. These techniques are based on using predictive models built from past observed behavior, i.e., in an offline setting. However, business process behavior usually changes over time and predictive models are therefore at risk of becoming obsolete. Because of this, the definition of systems that build predictive models through an online setting has recently gained attention. Nevertheless, the scalability of this kind of setting within a context where the amount of data available is experiencing rapid growth is an outstanding issue. To solve this problem, this paper aims to define a framework for event sequence prediction capable of taking advantage of modern distributed processing platforms. An implementation over this framework based on Apache Flink is presented and it is tested upon two different case studies to prove its validity and its capacity to scale.
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Palabras clave

Data miningData modelsDistributed processingHidden markov modelsMonitoringPredictive modelsProcess monitoringProposalsReal-time systemsScalability

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista IEEE Access debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2021, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Engineering (Miscellaneous).

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-27:

  • Google Scholar: 2
  • WoS: 1
  • Scopus: 2
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-27:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 20 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/87195/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 122
  • Descargas: 62
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (RICO PEREIRA, PATRICIA) y Último Autor (PARADA GELVEZ, HUGO ALEXER).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido RICO PEREIRA, PATRICIA.

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Reconocimientos ligados al ítem

This work was supported in part by the Ministerio de Ciencia, Investigacion y Universidades de Espana, project PRECON-I4, Retos de la Sociedad, under Grant TIN2017-86520-C3-2-R.
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