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Obsidian Business Service Intelligence

Artículo de investigación sobre lógica difusa aplicada a Obsidian

Nuevo artículo de investigación sobre lógica difusa aplicada a ObsidianEl equipo de investigadores de la USC que participa en el desarrollo de Obsidian sigue incrementando su producción científica. Acaba de publicar el artículo de investigación sobre lógica difusa titulado Using Fuzzy Sets in a Data-to-Text System for Business Service Intelligence. El artículo ha sido presentado en  el 16th International Workshop on Intuitionistic Fuzzy Sets and Generalized Nets.

Producción científica de la USC en el desarrollo de ObsidianArtículo de investigación de los investigadores de Obsidian sobre lógica difusa
En este artículo de investigación, se describen las técnicas de lógica difusa utilizadas en la interpretación automática en lenguaje natural de los indicadores presentados por Obsidian en dashboards e informes. Así, se logran incorporar cuantificadores difusos como “bastante mejor” o “mejorando significativamente” al describir series temporales. Esto se aplica, por ejemplo, en la comparación de los valores medios mensuales con sus correspondientes valores históricos. De esta manera, los textos generados automáticamente ganan en naturalidad y facilidad de comprensión.

Aplicación práctica de este artículo de investigación sobre lógica difusa

Como puede verse en el siguiente ejemplo, el texto de la derecha es generado automáticamente a partir de las cuatro series temporales mostradas en la gráfica anterior. La generación automática del texto utiliza los algoritmos de lógica difusa presentados en el artículo publicado.

Ejemplo de gráfica de indicadores diarios y mensuales generada por Obsidian  Ejemplo de texto generado automáticamente con los cuantificadores difusos descritos en el artículo de investigación

También disponible el vídeo de la ponencia sobre la interpretación automática de indicadores implementada en Obsidian.

Más información sobre la producción científica de Obsidian

Esta publicación se suma a la ya realizada en 2016 sobre minería de procesos en herramientas de gestión de servicios, Process Mining in IT Service Management: A Case Study. Se ha publicado en [email protected] Nets/ACSD 2016: 16-30

Más Información

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