Com a crescente maturidade da gestão de processos de negócio cada vez mais organizações precisam gerenciar muitos modelos, incluindo modelos de alta complexidade. Gerenciar esses repositórios de modelos de processo de negócio requer métodos eficazes e eficientes. Diante desse cenário, muitas técnicas de medição de similaridade foram desenvolvidas. Pode-se medir a similaridade entre modelos de processo de negócio por meio de sua estrutura gráfica; por meio dos rótulos dos elementos, chamada de língua natural, e pelo comportamento do modelo. Especificamente para a notação BPMN 2.0 observa-se que a maioria das técnicas de medição de similaridade estrutural tratam somente os elementos estendidos da notação (eventos de início e fim, gateways paralelos e exclusivos, atividades e fluxo de sequência, são considerados elementos básicos; variações de atividades, gateways e eventos, bem como piscinas e raias, são considerados elementos estendidos ou complexos) e as técnicas que tratam todos os elementos da notação, ora não tratam modelos de processo com loop, ora não tratam o elemento subprocesso. Tendo em vista esse contexto, este projeto de pesquisa propõe uma técnica de medição de similaridade estrutural projetada para o BPMN 2.0 considerando múltiplos níveis de subprocessos, o tratamento de modelos de processo com loop e do conjunto de elementos complexos da notação BPMN 2.0. Foi escolhido focar na similaridade estrutural, pois ela é mais sensível aos tipos de elementos e regras de sintaxe que diferenciam o BPMN de outras notações de modelagem. A técnica escolhida para ser estendida neste projeto de pesquisa foi apresentada por Nunes (2019) em seu trabalho de mestrado. Baseada em assinaturas vetoriais, essa técnica apresenta capacidade de expansão e adaptabilidade a contextos maiores e potencial para melhor eficiência. A técnica foi validada utilizando a proposta apresentada pelos autores Dijkman et al. (2011). A validação demonstrou que a técnica possui uma forte correlação positiva entre as avaliações dos especialistas e o cálculo do algoritmo. A técnica de medição de similaridade estrutural aqui proposta consegue identificar os elementos complexos da notação BPMN 2.0, realiza o tratamento de modelos de processo com loop e de múltiplos níveis, permite ao usuário decidir qual nível do modelo possui maior importância no cálculo da medição de similaridade estrutural por meio do fator de ponderação. Além disso, desenvolveu-se a Assinatura Vetorial Dinâmica AVD, com o intuito de tornar a assinatura vetorial mais eficiente em sua execução

With the increasing maturity of business process management more and more organizations need to manage many models, including highly complex models. Managing these business process model repositories requires effective and efficient methods. Given this scenario, many similarity measurement techniques have been developed. It can measure the similarity between business process models by their graphical structure; by the element labels, called natural language, and by the model's behavior. Specifically for BPMN 2.0 notation it is observed that most structural similarity measurement techniques treat only the extended elements of the notation (start and end events, parallel and exclusive gateways, activities and sequence flow are considered basic elements; variations of activity, gateway and events, as well as pools and lanes, are considered extended or complex elements) and the techniques that treat all elements of the notation either do not treat process models with loops or do not treat the subprocess element. In view of this context, this research project proposes a structural similarity technique designed for BPMN 2.0 considering multiple levels of subprocess, the treatment of process models with loops and the set of elements of BPMN 2.0 notation. It was chosen to focus on structural similarity because it is more sensitive to the element types and syntax rules that differentiate BPMN from other modeling notations. The technique chosen to be extended in this research project was presented by Nunes (2019) in her master's thesis. Based on vector signatures, this technique presents expandability and adaptability to larger contexts and potential for better efficiency. The technique was validated using the proposal presented by the authors Dijkman et al. (2011). The validation has shown that the technique has a strong positive correlation between expert ratings and the algorithm calculation. The structural similarity measurement technique proposed here manages to identify the complex elements of the BPMN 2.0 notation, performs the treatment of looped and multi-level process models, allows the user to decide which model level has greater importance in the similarity measurement calculation structural through the weighting factor. In addition, the Dynamic Vector Signature - AVD was developed, in order to make the vector signature more efficient in its execution