Full papers
Neubauer, T. R.; Pamponet Sobrinho, G.; Fantinato, M.; Peres, S. M. Visualization for enabling human-in-the-loop in trace clustering-based process mining tasks. In 5th IEEE Workshop on Human-in-the-Loop Methods and Future of Work in BigData, 2021, Online. 2021 IEEE International Conference on Big Data, 2021. p. 3548-3556. https://doi.org/10.1109/BigData52589.2021.9671985
Luna, M. A. S.; Faria Junior, E. R.; Neubauer, T. R.; Fantinato, M.; Peres, S.M. Habilitando mineração de processos no domínio de operações logísticas: extração de dados para um log de eventos centrado em objetos. Anais do I Workshop PBP-Loggi: Resultados do Programa de Bolsas de Pesquisa (PBP-Loggi 2021), 2021. p. 127-132. (in Portuguese)
Luna, M. A. S. ; Lima, A. P. ; Neubauer, T. R. ; Fantinato, M.; Peres. S. M. Vector space models for trace clustering: a comparative study. Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2021. p. 446-457. (On-line) (2nd place – Best Undergraduate Paper Award)
Fantinato, M.; Peres, S. M. Reijers, H. A. X-Processes: Discovering More Accurate Business Process Models with a Genetic Algorithms Method. Proceedings of the 25th IEEE International Enterprise Distributed Object Computing Conference (EDOC 2021). p. 114-123. https://doi.org/10.1109/EDOC52215.2021.00022
Unger, A. J.; Santos Neto, J. F. ; Trecenti, J. ; Hirota, R. ; Fantinato, M. ; Peres, S. M. Process Mining-Enabled Jurimetrics: Analysis of a Brazilian Court’s Judicial Performance in the Business Law Processing. Proceedings of the 18th International Conference on Artificial Intelligence and Law, 2021. (https://doi.org/10.1145/3462757.3466137)
Sousa, R. G., Peres, S. M., Fantinato, M., Reijers, H. A. Concept Drift Detection and Localization in Process Mining An Integrated and Efficient Approach Enabled by Trace Clustering. Proceedings of the 36th ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing (SAC), 2021, pp. 364-373. https://doi.org/10.1145/3412841.3441918
Krugger, E. M. R., Maita, A. R. C., Alves, J. C. B., Fantinato, M., Peres, S. M. Business process analysis based on anomaly detection in event logs: a study on an incident management case. Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), 2021, pp. 1071-1080. https://hdl.handle.net/10125/70742
Neubauer, T. R. , Peres, S. M., Fantinato, M., Lu, X., Reijers, H. A. Interactive clustering: a scoping review. Artificial Intelligence Review (Dordrecht. Online), v. Online, p. 1-62, 2020. https://doi.org/10.1007/s10462-020-09913-7
Amaral, C. A. L., Fantinato, M., Reijers, H. A., Peres, S. M. Enhancing Completion Time Prediction Through Attribute Selection. In: 15th International Conference on Advanced Information Technologies for Management (AITM 2018) and 13th International Conference on Information Systems Management (ISM 2018), 2019, Poznan. Information Technology for Management: Emerging Research and Applications, Revised Selected Papers, Lecture Notes in Business Information Processing., 2019. pp. 3-23. https://doi.org/10.1007/978-3-030-15154-6_1
Biazus, M., Santos, C. F. H., Takeda, L. N., Oliveira, J. P. M., Fantinato, M., Mendling, J., Thom, L. H. Software Resource Recommendation for Process Execution Based on the Organization’s Profile. In: 30th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA), v. 2, 2019, pp. 118-128. https://doi.org/10.1007/978-3-030-27618-8_9
Silva, T. S., Avila, D. T., Flesch, J. A., Peres, S. M., Mendling, J., Thom, L. H. A Service-Oriented Architecture for Generating Sound Process Descriptions. In: IEEE 23rd International Enterprise Distributed Object Computing Conference (EDOC), 2019, Paris, 2019. pp. 1-10. https://doi.org/10.1109/EDOC.2019.00011
Silva, G. L. C., Fantinato, M., Peres, S. M., Reijers, H. A. Discovery of Unstructured Business Processes Through Genetic Algorithms Using Activity Transitions-based Completeness and Precision. In: IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), Rio de Janeiro. 2018. pp. 2235-2243. https://doi.org/10.1109/CEC.2018.8477795
Amaral, C. A. L., Fantinato, M., Peres, S. M. Attribute Selection with Filter and Wrapper: An Application on Incident Management Process. In: Federated Conference on Computer Science and Information Systems, 2018, Poznan, v. 15. pp. 679-682. https://doi.org/10.15439/2018F126
Maita, A. R. C., Martins, L. C., López Paz, C. R., Rafferty, L., Hung, P. C. K., Peres, S. M., Fantinato, M. A Systematic Mapping Study of Process Mining. Enterprise Information Systems, v. 12, pp. 505-549, 2017. https://doi.org/10.1080/17517575.2017.1402371
Maita, A. R. C., Fantinato, M. Peres, S. M., Thom, L. H., Hunt, P. Mining Unstructured Processes: An Exploratory Study on a Distance Learning Domain. In: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2017), 2017, Anchorage, AK, USA, pp. 3240-3247. https://doi.org/10.1109/IJCNN.2017.7966261
Tanaka, F. Q. , Silva, G. L. C. , Peres, S. M. , Fantinato, M. Predição de Desempenho de Alunos no Ensino a Distância via Mineração de Processos. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2017, Uberlândia, 2017. pp. 1-12. ( PDF – in Portuguese)
Maita, A. R. C. ; Martins, L. C. ; Paz, C. R. L. ; Peres, S. M., Fantinato, M. Process Mining through Artificial Neural Networks and Support Vector Machines. Business Process Management Journal, v. 21, pp. 1391-1415, 2015. https://doi.org/10.1108/BPMJ-02-2015-0017
Extended abstracts
Sousa, R. G., Peres, S. M. Online concept drift detection, localization andcharacterization using trace clustering. In: Workshop de Teses e Dissertações em Sistemas de Informação (WTDSI-SBSI), 2020, Brasil. Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação – Workshop de Teses e Dissertações em Sistemas de Informação, 2020. (PDF)
Neubauer, T. R., Fantinato,M., Peres, S. M. Interactive trace clustering. In: Workshop de Teses e Dissertações em Sistemas de Informação (WTDSI-SBSI), 2019, Aracaju. Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação – Workshop de Teses e Dissertações em Sistemas de Informação, 2019. (PDF)
Amaral, C. A. L., Peres, S. M. Seleção de atributos para mineração de processos na gestão de incidentes. In: X Workshop de Teses e Dissertações em Sistemas de Informação, 2017, Lavras. X Workshop de Teses e Dissertações em Sistemas de Informação, 2017. pp. 17-20. (PDF – in Portuguese)
Maita, A. R. C., Fantinato, M., Peres, S.M. Estudo da aplicação de técnicas inteligentes em mineração de processos de negócios. In: VIII Workshop de Teses e Dissertações em Sistemas de Informação (WTDSI), 2015, Goiânia. Anais do XI Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI 2015), 2015. v. 3. pp. 22-24. (in Portuguese)
Magazine articles
Santos Neto, J. F. ; Peres, S. M. ; Correia, P. ; Fantinato, M. Is My Classroom Flipped? Using Process Mining to Avoid Subjective Perception. ACM eLearn, Online, p. Artigo-2, 12 dez. 2021. (On-line)
Unger, A. J. ; Fantinato, M.; Peres, S. M. Mineração de processos para conformidade legal: perspectivas de aplicação à LGPD. Migalhas de proteção de dados. 2021 (On-line – in Portuguese)
Fernandes, A. G. L.; Santos, J. F. N. dos; Fantinato, M.; Peres, S. M. Mineração de processos: Uma evolução no apoio à gestão de processos de negócio. SBC Horizontes, june 2020. ISSN 2175-9235. (On-line in Portuguese)
Master Thesis
Esther María Rojas Krugger. Detecção de anomalias em logs de eventos de processos de negócio: um estudo comparativo entre abordagens baseadas em redes neurais e baseadas em contagem. 2022. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós Graduação em Sistemas de Informação) – Escola de Artes, Ciências e Humanidades – USP, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Prof. Dr. Sarajane Marques Peres. Co-orientador: Prof. Dr Marcelo Fantinato (in Portuguese)
Rafael Gaspar de Sousa. Trace clustering approach for detection and locatization of concept drift in business processes. 2021. Masther Thesis (Graduate Program in Information Systems) – School of Arts, Sciences and Humanities – USP. Advisor: Sarajane Marques Peres, PhD. Co-advisor: Hajo A. Reijers, PhD. (PDF)
Thais Rodrigues Neubauer. Agrupamento interativo aplicado à mineração de processos de negócio. 2020. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós Graduação em Sistemas de Informação) – Escola de Artes, Ciências e Humanidades – USP, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Prof. Dr. Sarajane Marques Peres. Co-orientador: Prof. Dr Marcelo Fantinato (PDF – in Portuguese)
Alexandre Gastaldi Lopes Fernandes. Predição de tempo de resolução de incidentes com uso de técnicas de mineração de processos. 2019. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós Graduação em Sistemas de Informação) – Escola de Artes, Ciências e Humanidades – USP. Orientador: Prof. Dr. Marcelo Fantinato Coorientador: Prof. Dr. Sarajane Marques Peres. (PDF – in Portuguese)
Claudio Aparecido Lira do Amaral. Seleção de atributos para mineração de processos na gestão de incidentes. 2018. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade de São Paulo. Orientadora: Prof. Dr. Sarajane Marques Peres. Coorientador: Prof. Dr. Marcelo Fantinato (PDF – in Portuguese)
Gabriel Lucas Cantanhede da Silva. Aplicação algoritmos genéticos em mineração de processos não estruturados. 2018. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós Graduação em Sistemas de Informação) – Escola de Artes, Ciências e Humanidades – USP . Orientador: Marcelo Fantinato. Coorientador: Sarajane Marques Peres. (PDF – in Portuguese)
Ana Rocío Cardemas Maita. Estudo da aplicação de técnicas inteligentes em mineração de processos de negócio. 2015. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós Graduação em Sistemas de Informação) – Escola de Artes, Ciências e Humanidades – USP, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Prof. Dr. Marcelo Fantinato. Coorientadora: Prof. Dr. Sarajane Marques Peres. (PDF – in Portuguese)
