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 exposición de un CRM con apoyo de un Contact Center, tiende a reproducir ciertas características de productos comerciales que se encuentran disponibles en el mercado. La aplicación que se detalla en el presente trabajo, trata de exponer algunos puntos…

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 ocupa más espacio que el texto en sí mismo, pudiendo necesitar de 4 a…

A mineração de regras de associação em um banco de dados de transações de vendas é uma tarefa extremamente cara em termos de tempo de processamento.
Dependendo do ramo de atividade da empresa, algumas características do banco de dados são…

A descoberta de conhecimento em banco de dados é uma área nova, mas que está sendo cada vez mais desenvolvida e utilizada em escala empresarial. Este trabalha aborda uma parte dessa área, ainda pouco explorada, que considera os aspectos temporais.…

Atualmente há uma enorme necesidade de adaptação das empresas ao mercado globalizado. A personalização de servidores Web contribui de maneira decisiva para manutenção de clientes neste mercado. Este artigo apresenta um estudo comparativo dos algoritmos Apriori, AprioriTid, AprioriHybrid e Dense…

This study investigates an approach of knowledge discovery and data mining in insufficient databases. An application of Computational Taxonomy analysis demonstrates that the approach is effective in such a data mining process. The approach is characterized by the use ot…

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…

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…

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…