Extensión de proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales difusas

Las asociaciones espaciales brindan conocimiento que resulta de sumo interés para la inteligencia de negocios en dominios varios. Estas asociaciones están constituidas tanto de relaciones espaciales como no espaciales que se dan entre los objetos de una base de datos, las cuales invitan a ser modeladas haciendo uso de la teoría de conjuntos difusos debido a la falta general de límites claros para determinar cuándo un par de objetos pertenece o no a la relación en cuestión, producto de la misma naturaleza de los datos. Un ejemplo es la relación de cercanía entre dos objetos: ¿a qué distancia los mismos dejan de estar cerca entre si? En consecuencia, en el presente trabajo se extiende un proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales basado en la minería de subgrafos frecuentes considerando además relaciones difusas. Se presenta una prueba de concepto utilizando datos generados para tales fines.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Proceso para la obtención de patrones de co-localización con relaciones difusas

La detección de patrones de co-localización es una de las actividades más demandadas de la ciencia de datos espaciales. Sin embargo, la gran variedad de algoritmos especializados en distintos aspectos de esta tarea y la falta de disponibilidad de los mismos en las herramientas de minería de datos disponibles hace que su utilización se dificulte. Por este motivo se diseña un framework que hace uso de teoría de grafos y lógica difusa para la extracción de estas regularidades considerando distintos aspectos fundamentales de la minería de datos espaciales utilizando herramientas fácilmente asequibles.Sociedad Argentina de Informátic

Extensión de proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales difusas

Las asociaciones espaciales brindan conocimiento que resulta de sumo interés para la inteligencia de negocios en dominios varios. Estas asociaciones están constituidas tanto de relaciones espaciales como no espaciales que se dan entre los objetos de una base de datos, las cuales invitan a ser modeladas haciendo uso de la teoría de conjuntos difusos debido a la falta general de límites claros para determinar cuándo un par de objetos pertenece o no a la relación en cuestión, producto de la misma naturaleza de los datos. Un ejemplo es la relación de cercanía entre dos objetos: ¿a qué distancia los mismos dejan de estar cerca entre si? En consecuencia, en el presente trabajo se extiende un proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales basado en la minería de subgrafos frecuentes considerando además relaciones difusas. Se presenta una prueba de concepto utilizando datos generados para tales fines.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Extensión de proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales difusas

Las asociaciones espaciales brindan conocimiento que resulta de sumo interés para la inteligencia de negocios en dominios varios. Estas asociaciones están constituidas tanto de relaciones espaciales como no espaciales que se dan entre los objetos de una base de datos, las cuales invitan a ser modeladas haciendo uso de la teoría de conjuntos difusos debido a la falta general de límites claros para determinar cuándo un par de objetos pertenece o no a la relación en cuestión, producto de la misma naturaleza de los datos. Un ejemplo es la relación de cercanía entre dos objetos: ¿a qué distancia los mismos dejan de estar cerca entre si? En consecuencia, en el presente trabajo se extiende un proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales basado en la minería de subgrafos frecuentes considerando además relaciones difusas. Se presenta una prueba de concepto utilizando datos generados para tales fines.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aplicaciones de Bases de Datos Espaciales y Espacio Temporales en el ámbito agropecuario

El proyecto Tecnologías Avanzadas de Bases de Datos, de la Universidad Nacional de San Luis, tiene como objetivo principal el estudio de bases de datos no convencionales, donde se involucra el diseño y desarrollo de herramientas para administrar eficientemente sistemas de bases de datos no estructurados. En la línea de investigación Bases de Datos Espaciales y Espacio Temporales se exploran dominios de aplicación de bases de datos espaciales y espacio temporales, empleando técnicas y herramientas de apoyo procedentes de diferentes disciplinas en la resolución de los problemas.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Proceso de descubrimiento de reglas de caracterización de grupos espacialmente referenciados

El descubrimiento de grupos sobre información espacialmente referenciada es un tema de interés en minería de datos espaciales. Los algoritmos existentes se orientan a descubrir tres tipos de grupos: regiones, grupos propiamente dichos, y zonas calientes. Sin embargo, no dan una caracterización de dichos grupos. El presente trabajo propone un proceso de descubrimiento de reglas de caracterización de grupos espacialmente referenciados que utiliza algoritmos TDIDT para obtener las características que fueron elegidas automáticamente para la generación de los mismos. Se presentan pruebas de concepto en las que se utilizan distintos algoritmos de agrupamiento espacial.XIII Workshop Bases de datos y Minería de Datos (WBDMD).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Proceso de descubrimiento de reglas de caracterización de grupos espacialmente referenciados

El descubrimiento de grupos sobre información espacialmente referenciada es un tema de interés en minería de datos espaciales. Los algoritmos existentes se orientan a descubrir tres tipos de grupos: regiones, grupos propiamente dichos, y zonas calientes. Sin embargo, no dan una caracterización de dichos grupos. El presente trabajo propone un proceso de descubrimiento de reglas de caracterización de grupos espacialmente referenciados que utiliza algoritmos TDIDT para obtener las características que fueron elegidas automáticamente para la generación de los mismos. Se presentan pruebas de concepto en las que se utilizan distintos algoritmos de agrupamiento espacial.XIII Workshop Bases de datos y Minería de Datos (WBDMD).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Proceso de descubrimiento de reglas de caracterización de grupos espacialmente referenciados

El descubrimiento de grupos sobre información espacialmente referenciada es un tema de interés en minería de datos espaciales. Los algoritmos existentes se orientan a descubrir tres tipos de grupos: regiones, grupos propiamente dichos, y zonas calientes. Sin embargo, no dan una caracterización de dichos grupos. El presente trabajo propone un proceso de descubrimiento de reglas de caracterización de grupos espacialmente referenciados que utiliza algoritmos TDIDT para obtener las características que fueron elegidas automáticamente para la generación de los mismos. Se presentan pruebas de concepto en las que se utilizan distintos algoritmos de agrupamiento espacial.XIII Workshop Bases de datos y Minería de Datos (WBDMD).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Bases de datos y aplicación de técnicas de avanzadas

En el marco del proyecto Tecnologías Avanzadas de Bases de Datos, la línea de investigación Bases de Datos Espaciales y Espacio Temporales está orientada a vincular las disciplinas Bases de Datos, Geometría Computacional y Metaheurísticas. El objetivo general consiste en utilizar técnicas, métodos y herramientas para investigación de base y en la resolución de problemas de optimización en diversos dominios de aplicación.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Bases de datos y aplicación de técnicas de avanzadas

En el marco del proyecto Tecnologías Avanzadas de Bases de Datos, la línea de investigación Bases de Datos Espaciales y Espacio Temporales está orientada a vincular las disciplinas Bases de Datos, Geometría Computacional y Metaheurísticas. El objetivo general consiste en utilizar técnicas, métodos y herramientas para investigación de base y en la resolución de problemas de optimización en diversos dominios de aplicación.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic