A diferencia de los Proyectos de Desarrollo de Software Convencional, la problemática abordada en los Proyectos de Explotación de Información se basa en transformar la información existente en una organización en conocimiento útil para la toma de decisiones.
Los modelos…

Enmarcadas en la biología computacional, la aplicación conjunta de técnicas de Data Mining y Simulación a secuencias muestrales de ADN con el objeto de evaluar la riqueza, principal parámetro de biodiversidad, ha producido resultados que mejoran las estimaciones usualmente realizadas…

“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…

Los proyectos de explotación de información poseen características muy distintas a las de los proyectos de desarrollo de software tradicionales. Las clásicas etapas de análisis, diseño, desarrollo, integración y testeo no encajan con las etapas naturales de los procesos de…

En este trabajo se define un protocolo para encontrar las características del dominio que mejor es explicado por los algoritmos de descubrimiento de conocimiento seleccionados con base en procesos de explotación de información. Se da una prueba de concepto del…

En este trabajo se propone un método de transformación de datos orientado a la explotación de información y se detallan las características necesarias que debe poseer el entorno de trabajo para la automatización del mismo., II Workshop de Ingeniería de…

En el proceso de explotación de datos existe el riesgo de detectar en forma tardía que la herramienta elegida sea inadecuada para cumplir con los objetivos de negocio establecido. Esto trae como consecuencia la perdida de tiempo y dinero a…

Este trabajo presenta una arquitectura conceptual para la combinación de los procesos de Data Warehousing con el Data Mining por medio de objetos simbólicos.
En los últimos años, las empresas han recopilado una cantidad muy importante de datos, es deseable…

La tarea de clustering consiste en la clasificación no supervisada de patrones (observaciones, datos, vectores, etc.) en grupos. Este problema ha sido analizado en varios contextos y por investigadores de distintas disciplinas, reflejando su amplia utilidad. Si bien se han…

Este línea de trabajo aborda la problemática de los modelos de clasificación aplicados a flujos continuos de datos, variantes en el tiempo y semi-estructurados (según se define en [1]), usando el marco conceptual de medición y evaluación C-INCAMI (Context -…