En la búsqueda de información en la Web hay tres problemas a enfrentar. Uno es lograr una estrategia de consulta adecuada que represente la necesidad de información del usuario. Un segundo problema es recuperar rápidamente los elementos que satisfacen los…

Mientras que en bases de datos tradicionales los índices ocupan menos espacio que el conjunto de datos indexados, en bases de datos de texto el índice generalmente ocupa más espacio que el texto pudiendo necesitar de 4 a 20 veces…

El modelo de bases de datos métricotemporal permite abordar aquellas situaciones en las que resulta necesario realizar búsquedas por similitud teniendo en cuenta también la componente temporal. En este modelo se combinan los espacios métricos con las bases de datos…

Clustering consiste en particionar el conjunto de datos en colecciones de objetos de manera que dentro de cada partición los objetos sean “similares” entre sí, y a su vez se “diferencien” de los objetos contenidos en otras particiones. En la…

Este trabajo tiene el objetivo de exponer la aplicación de una técnica de minería de datos como las Redes Bayesianas, aplicadas a la resolución de una problemática relacionada del campo de la ingeniería como lo es el mantenimiento correctivo. En…

El descubrimiento de las Reglas de Asociación es una de las técnicas de Data Mining. Tiene como objetivo buscar patrones interesantes (reglas) para el soporte en los procesos de tomas de decisiones. Las Reglas de Asociación Temporales son aquellas que…

“La tecnología KDD está basada en un bien definido proceso KDD de múltiples pasos, para el descubrimiento de conocimiento en grandes colecciones de datos. El proceso KDD es iterativo por naturaleza, y depende de la interacción para la toma de…

En el presente trabajo se realizó un proceso de minería de datos para generar conocimiento en base a patrones académicos, factores sociales y demográficos, que caractericen a los estudiantes, con la finalidad de pronosticar alumnos desertores de la Carrera Analista…

O processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados Geográficos (DCBDG) busca encontrar padrões, informações e relacionamento espacial implícitos em dados descritivos e espaciais armazenados em bancos de dados geográficos. Este tipo de descoberta é muito importante para o…

Las Redes Neuronales son ampliamente utilizadas para tareas relacionadas con reconocimiento de patrones y clasificación. Aunque son clasificadores muy precisos, no son comúnmente utilizadas para Data Mining porque producen modelos de aprendizaje inexplicables. El algoritmo TREPAN extrae hipótesis explicables de…